estudo da ocorrência de cianobactérias em ambiente aquático

UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA CAMPUS DE PRESIDENTE PRUDENTE

FACULDADE DE CIÊNCIAS E TECNOLOGIA Programa de Pós-Graduação em Ciências Cartográficas

REJANE ENNES CICERELLI

ESTUDO DA OCORRÊNCIA DE CIANOBACTÉRIAS NO RESERVATÓRIO DE

NOVA AVANHANDAVA-SP POR MEIO DA INFERÊNCIA DO PIGMENTO

FICOCIANINA

Presidente Prudente

2013

2

Estudo da ocorrência de cianobactérias no reservatório de Nova Avanhandava-SP por meio da inferência do pigmento ficocianina

CICERELLI, R. E.

REJANE ENNES CICERELLI

ESTUDO DA OCORRÊNCIA DE CIANOBACTÉRIAS NO RESERVATÓRIO DE

NOVA AVANHANDAVA-SP POR MEIO DA INFERÊNCIA DO PIGMENTO

FICOCIANINA

Tese de Doutorado apresentada ao Programa de Pós-

Graduação em Ciências Cartográficas da Universidade

Estadual Paulista “Julio de Mesquita Filho”, Campus

de Presidente Prudente, como parte dos requisitos para

obtenção do título de Doutora em Ciências

Cartográficas. Orientadora: Profª. Drª. Maria de

Lourdes B. T. Galo

Presidente Prudente

2013

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CICERELLI, R. E.

Ennes Cicerelli, Rejane.

E49e Estudo da ocorrência de cianobactérias no reservatório de Nova

Avanhandava-SP por meio da inferência do pigmento ficocianina / Rejane

Ennes Cicerelli. - Presidente Prudente : [s.n], 2013

174 f.

Orientadora: Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo

Tese (doutorado) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências

e Tecnologia

Inclui bibliografia

1. Sensoriamento Remoto da Água. 2. Cianobactérias. 3. Ficocianina. 4.

Fluorescência. 5. Reflectância Espectral. I. Galo, Maria de Lourdes Bueno

Trindade. II. Universidade Estadual Paulista. Faculdade de Ciências e

Tecnologia. III. Título.

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CICERELLI, R. E.

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CICERELLI, R. E.

À Deus e Nossa Senhora Aparecida.

Ao meu amado marido Marcelo, por todo carinho,

amor, apoio e paciência.

Aos meus queridos pais Inês e Jose Ennes, por todos

os momentos de companheirismo e amor

incondicional.

Às minhas irmãs Angela e Raquel pela amizade e

carinho.

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CICERELLI, R. E.

AGRADECIMENTOS

Esta pesquisa envolveu a contribuição de muitas pessoas que foram fundamentais para

a consolidação deste documento. Primeiramente agradeço a Deus e Nossa Senhora Aparecida,

por me protegerem e intercederem por mim em todos os momentos.

Agradeço imensamente ao meu amado marido e amigo Marcelo pelo seu apoio e

parceria, que foram cruciais em todos os anos em que me envolvi com essa pesquisa. Também

agradeço à minha Mãe e meu Pai que sabiamente me disseram as palavras certas nos momentos

em que mais precisei. Minhas amigas e irmãs Angela e Raquel pela ajuda em muitos momentos.

A minha melhor amiga Priscila Midori que mesmo longe, soube me aconselhar e me

manter forte para enfrentar os desafios da vida.

A minha orientadora Maria de Lourdes que apesar de todos os obstáculos não desistiu

de me orientar e soube ter muita paciência durante todos estes anos. Se não fosse o apoio dela,

sei que nada disso seria possível.

Aos meus amigos do Ministério do Meio Ambiente (MMA), Nazaré Soares, Mauro

Pires, Alexandre Tofeti, Taiguara Alencar, Aline Menke e Dora Cabanillha. Graças a vocês foi

possível a difícil conciliação do trabalho com as atividades do doutorado.

Á maravilhosa e eficiente equipe de campo que me acompanhou na execução dos

levantamentos de campo, debaixo de sol e chuva. Tenho uma dívida eterna com vocês amigos

de todas as horas, Monique, Pôneis, Luiz Henrique, Fernanda Watanabe, Dalberto (barqueiro),

Chiquinho (motorista), Erikinha, George e Ricardo.

À equipe do INPE, que prestou apoio em diversos momentos, em especial ao meu amigo

Rafael Damiatti, Professor Claudio Barbosa e a Professora Evlyn Novo.

Ao professor Geraldo Resende, do departamento de Departamento de Geoquímica e

Recursos Minerais, do Instituto de Geociências da Universidade Federal de Brasília (UNB) pelo

auxilio na finalização de meu período de estágio docência. Também a professora Renata Ribeiro

Araújo que nos apoiou com a disponibilização de equipamentos e nas análises das variáveis

limnológicas.

Aos professores Tomaselli e Luciana Londe que participaram de meu exame de

qualificação e trouxeram muitas contribuições. Também agradeço os momentos de conversa

sobre a tese que me permitiram ter maior clareza no tema.

Ao professor Mauro Ishikawa pelas longas conversas e conselhos muito construtivos.

7


CICERELLI, R. E.

Também agradeço aos amigos do PPGCC, em especial aqueles com quem convivi em

diversos momentos: Fernanda Watanabe, Adilson, Erikinha, Guilherme, George, Pôneis,

Monique, Thiaguinho, Fernanda Puga, Lauriana, Ana Paula, Aninha, Paulista, Letícia,

Fernanda, Luiz, e Marcelo Gaúcho. Obrigada pela companhia e pelas várias risadas!

Aos membros da Seção Técnica de Pós Graduação, Erinat, Ivonete, André e Marcia que

sempre prestaram um atendimento cheio de gentilezas, eficiência e paciência.

Ao Thiago de Botucatu que teve dedicação em nos ensinar a manusear o fluorômetro e

fazer viagens para compartilhamento do equipamento.

Aos queridos amigos Isabela, Junior (Doce), Monique, Paulo, Lauriana, Erikinha,

Fernanda, e Alexandre, pelo companheirismo, pelos momentos em que aguentaram meus

desabafos ou pelos momentos de descontração.

À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) pela bolsa

de estudos concedida, ao Programa de Pós Graduação em Ciências Cartográficas da UNESP

(PPGCC/UNESP) pela infraestrutura, financiamento das campanhas de campo e participação

em eventos.

À Faculdade de Ciências Agronômicas da UNESP (FCA/UNESP) e ao Departamento

de Cartografia da FCT/UNESP pela disponibilização de equipamentos.

A empresa Santiago e Cintra Geotecnologias que permitiu a utilização de cenas

RapidEye para o desenvolvimento da pesquisa.

Ao Ministério do Meio Ambiente, pelos anos de experiência na área ambiental.

Serei eternamente grata pelo apoio de todos.

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CICERELLI, R. E.

“Não é o mais forte que sobrevive. Nem

o mais inteligente. Mas o que melhor se

adapta às mudanças”

Charles Darwin

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CICERELLI, R. E.

RESUMO

Florações de cianobactérias são frequentemente relacionadas a condições eutróficas que

comprometem os usos múltiplos dos ambientes aquáticos, implicando em riscos a saúde

humana e a biota aquática. Para a compreensão da dinâmica do fitoplâncton (abundância,

taxonomia, produtividade e fisiologia), com melhor resolução espacial e temporal, e com custo

reduzido, os métodos tradicionais de monitoramento do fitoplâncton estão sendo

complementados por abordagens que utilizam as propriedades ópticas dos pigmentos

fitoplanctônicos. No caso das cianobactérias, a presença exclusiva do pigmento ficocianina,

tem propiciado o desenvolvimento de pesquisas com enfoque na discriminação de

cianobactérias a partir de suas respostas espectrais peculiares. Assim, com o propósito de

analisar o comportamento sazonal de cianobactérias por meio da inferência do pigmento

ficocianina foram adquiridos em quatro levantamentos de campo dados multifonte: imagens

multiespectrais MODIS e RapidEye, curvas de reflectância espectral e dados fluorimétricos. Os

dados originais e seus derivados resultantes de aplicação de técnicas como razão de bandas,

análise derivativa, remoção do contínuo foram relacionados com a concentração de ficocianina

e em alguns casos com clorofila a. Os resultados mostraram que dados multifonte mesmo em

diferentes níveis de aquisição, permitem inferir a presença de cianobactérias, por meio do

pigmento fitoplanctônico ficocianina, contudo a detecção em baixas concentrações só foi

possível por meio da fluorescência. Pela análise das variáveis limnológicas tradicionais,

verifica-se que o segundo levantamento de campo, realizado em fevereiro de 2012 foi o mais

representativo de uma região eutrofizada, com concentrações médias de 7,12 µg/L e 47,54 µg/L

para ficocianina e clorofila a, respectivamente. Já os primeiro (dezembro/2011), terceiro

(março/2012) e quarto (setembro/2012) levantamentos caracterizaram-se por concentrações

mais baixadas de pigmentos fitoplanctônicos. Pela análise por medidas fluorimétricas da

concentração do pigmento ficocianina, percebe-se que sua distribuição é variável espacial e

temporalmente ao longo do reservatório. Os métodos de análise espectral por derivadas e razão

de bandas mostram ser efetivos para extração de informações relacionadas à ficocianina em

curvas de reflectância, principalmente na região espectral de 620 e 650 nm e da razão em

654/617nm. As análises por imagens multiespectrais RapidEye e MODIS obtiveram resultados

satisfatórios apenas para detecção de clorofila a.

Palavras-chave: Sensoriamento Remoto da Água. Cianobactérias. Ficocianina. Reflectância

Fluorescência.

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CICERELLI, R. E.

ABSTRACT

Cyanobacterial blooms are often related to eutrophic conditions that jeopardize the multiple

uses of aquatic environment, which can endanger both human and aquatic health. In order to

understand the dynamics of phytoplankton (abundance, taxonomy, physiology and

productivity) with a better spatial and temporal resolution and low cost, traditional monitoring

methods phytoplankton are being complemented by approaches based in optical properties of

phytoplankton pigments. Concerning cyanobacteria, the singular presence of phycocyanin has

allowed the development of researches about of cyanobacteria discrimination based upon their

spectral response characteristics. Thus, for the purpose of examine the seasonal behavior

of cyanobacteria through inference of the phycocyanin pigment were acquired in four field

surveys some multisource data: MODIS and RapidEye multispectral images, spectral

reflectance curves and fluorimetric data. The original data and their derivatives (band ratio,

derivative analysis, continuous removal) were related with concentration of phycocyanin and

in some cases with chlorophyll a. The results have shown that remote sensing multisource data,

even at different levels of acquisition could detect the presence of cyanobacteria by means of

its phycocyanin pigment. However, the detection by the spectral response of this pigment is

conditioned to its occurence in minimal concentrations. Thus, in the order to monitor the

seasonal behavior of the occurrence of cyanobacteria, the detection through fluorescence are

complementary, given the fluorimetry performance at low concentrations. Compared to

traditional limnologic data, the second field survey data conducted in February 2012 was the

most representative of a eutrophic area with a meaningful concentration of 7.12 mg / L to 47.54

mg / L phycocyanin and chlorophyll a, respectively. On the other hand, the first

(December/2011), the third (March/2012) and the fourth (September/2012) surveys were

characterized by low concentrations of phytoplankton pigments. For the analysis through

concentration phycocyanin pigment through fluorimetry that its distribution it can be noticed

varies along the reservoir, not considering of concentration. According to the results, seasonal

behavior depends on climatic factors that provide ideal conditions for the proliferation and

dispersion throughout the reservoir. The methods of spectral analysis have shown to be effective

for the acquisition of information related to phycocyanin by reflectance curves, especially in

the spectral region of 620 and 650 nm. RapidEye and MODIS analyses achieved good results

only for detection of chlorophyll a.

Keywords: Remote Sensing of Water. Cyanobacteria. Phycocyanin. Reflectance.

Fluorescence.

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CICERELLI, R. E.

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 1 – Processos de interação da radiação eletromagnética com o corpo d’água. ............. 37

Figura 2 - Curva de Absorção e Espalhamento da luz na água pura. ....................................... 42 Figura 3 - Comportamento espectral da água pura e da água na presença do fitoplâncton,

sedimentos em suspensão e matéria orgânica dissolvida.. ....................................................... 43 Figura 4 - Modelo estrutural hemisférico de ficobilissomos .................................................... 49 Figura 5- a) Absorção espectral das clorofilas a e b; b) Absorção espectral para clorofilas c1 e

c2. ............................................................................................................................................. 50 Figura 6 - a) Espectro de absorbância do β-caroteno; b): Espectros de absorbância de

biliproteínas de cianobactérias do grupo de cianofíceas. ......................................................... 50

Figura 7 - (a) Curvas de reflectância e (b) absorbância de culturas com cianobactérias (cyano),

clorofitas (chloro) e diatomáceas (diatom). .............................................................................. 53 Figura 8 – Curvas espectrais mostrando características das feições de ficocianina e de

clorofila a .................................................................................................................................. 54

Figura 9 – Princípios básicos do fenômeno de excitação e emissão e as diferenças entre a

excitação espectral (absorção) e emissão espectral (fluorescência) da luz absorvida por

moléculas de pigmentos da clorofila a. .................................................................................... 57 Figura 10 - Espectros de absorção (excitação) e emissão da Clorofila a (Chl a), Feofitina

(Pheo a) e Clorofila b (Chl b). .................................................................................................. 58 Figura 11 - Espectros de absorção (excitação) (a) e fluorescência (b) de ficobilinas .............. 59

Figura 12 - (a) Curva de excitação com janela de emissão configurada para 680 nm (clorofila

a) e 659 nm (ficocianina) (b) Curva de emissão com excitação em 440 nm (clorofila a) e 629

nm (ficocianina) para colônias de cianobactérias Microcystis. ................................................ 60 Figura 13 - Principais componentes de um fluorímetro ou espectrofluorímetro ...................... 63 Figura 14 - Ilustração do Reservatório de Nova avanhandava, Baixo Rio Tiête/SP ................ 70

Figura 15 - Dados meteorológicos da estação meteorológica de Catanduva de 2009 até 2013;

a) Precipitação mensal (mm); b) Temperatura média mensal (°C); c) Velocidade dos ventos

(km/h). ...................................................................................................................................... 71 Figura 16 - Configuração do fluorômetro para a detecção de clorofila a. ................................ 72 Figura 17 - Ilustração da instalação do Fluorômetro 10-AU no barco para as atividades de

campo. ...................................................................................................................................... 73

Figura 18 - Configuração do fluorômetro para a detecção de ficocianina (PC). ...................... 73 Figura 19 – a) Fluorômetro Unilux; b) Fluorômetro submersível conectado ao computador por

cabo USB .................................................................................................................................. 74 Figura 20 - Fluxograma com as Atividades desenvolvidas na pesquisa. As cores das caixas do

fluxograma são relacionadas com os objetivos específicos descritos no item 1.2: azul -

objetivo 5, verde - objetivo 3, lilás – objetivo 1 e vermelho – objetivos 2 e 4 ......................... 79 Figura 21 - Curvas espectrais obtidas em fevereiro de 2011 em região próxima á área

selecionada para a realização da pesquisa ................................................................................ 83 Figura 22 - Delimitação da Subárea de Estudo. ....................................................................... 84 Figura 23 – Delimitação da área de estudo para distribuição dos elementos amostrais,

considerando a similaridade da média e desvio padrão das células analisadas. As regiões

destacadas em negrito representam maior similaridade. .......................................................... 86

Figura 24 - Imagem sintética formada pela razão entre as bandas verde (520 – 590 ) e

vermelho limítrofe (690 – 730 nm) da imagem RapidEye de fevereiro de 2011, sobreposta a

imagem RapidEye de fevereiro de 2011, indicando a distribuição dos elementos amostrais

utilizados nos levantamentos de campo ................................................................................... 87

12


CICERELLI, R. E.

Figura 25 - Composição colorida nas bandas 1, 2 e 7 (RGB) do produto MOD 09A1 do sensor

MODIS do Reservatório de Nova Avanhandava, com a localização de ponto da extração de

informações espectrais. ............................................................................................................ 88 Figura 26 – Variação sazonal de reflectância nas bandas 3, 1 e 4 para os meses analisados. . 89 Figura 27 – Localização espacial dos pontos coletados nos quatro levantamentos de campo; a)

Primeiro levantamento (11 pontos); b) Segundo levantamento (30 pontos); c) Terceiro

levantamento (27 pontos); d) Quarto Levantamento (22 pontos). Os sinais de “x” representam

os pontos em que efetivamente houve as coletas. .................................................................... 91 Figura 28 - Curvas de calibração para a estimativa de Clorofila a a partir de valores relativos

obtidos com o fluorômetro Turner 10-AU ............................................................................... 93 Figura 29 - Aplicação do contínuo removido e a apresentação de alguns parâmetros .......... 101

Figura 30- Espectro de reflectância (exemplo sobre o ponto 36 do segundo levantamento) com

os limites dos intervalos e visualização dos intervalos: 1: 590-610 nm; 2: 610-645nm. ....... 102 Figura 31- Visualização dos pontos coletados em campo passíveis de extração de informações

espectrais na imagem MODIS (R7G2B1). ............................................................................ 105 Figura 32 - Identificação de espécies fitoplanctônicas do 1° levantamento, para o Ponto 47 110 Figura 33 - Identificação de espécies fitoplanctônicas do 1° levantamento, para o Ponto 15 110 Figura 34 – Ocorrência do fitoplâncton na zona pelágica nas margens do reservatório. ...... 111

Figura 35 - Identificação de espécies fitoplanctônicas do 2° levantamento. para o Ponto 47 113 Figura 36 - Identificação de espécies fitoplanctônicas do 2° levantamento, para o Ponto 15 114

Figura 37 – Aparência da água no reservatório no terceiro levantamento de campo. ........... 115 Figura 38 - Boxplot dos dados de Ficocianina coletados nos quatro levantamentos de campo.

................................................................................................................................................ 121

Figura 39 - Boxplot dos dados de clorofila a coletados nos quatro levantamentos de campo.

................................................................................................................................................ 122 Figura 40 - Representação quantitativa por área da concentração de Ficocianina (.1) e

Clorofila a (.2)........................................................................................................................ 123

Figura 41- Equações de regressão linear entre ficocianina e clorofila a para os quatro

levantamentos de campo. a) 1° levantamento de campo; b) 2° levantamento de campo; c) 3°

levantamento de campo; d) 4° levantamento de campo ......................................................... 125

Figura 42 - Curvas espectrais suavizadas obtidas nos Primeiro (a – 11 pontos), Segundo (b -

30 pontos) Terceiro (c - 27 pontos) e Quarto (d – 18 pontos) levantamentos. As linhas

tracejadas representam a localização no espectro eletromagnético das feições diagnósticas de

ficocianina (linhas mais escuras) e clorofila a (linhas mais claras). ...................................... 127 Figura 43 - Curvas espectrais do segundo levantamento de campo representativas da variação

espectral relacionada com a variação na concentração de ficocianina (setas vermelhas) e

Clorofila a (setas verdes). ...................................................................................................... 129 Figura 44 – Correlogramas obtidos entre valores de reflectância e ficocianina, clorofila a,

profundidade do disco de secchi e turbidez, para o primeiro (a) (6 pontos para clorofila a e 11

pontos para as outras variáveis, segundo (b) (30 pontos), terceiro (c) (27 pontos) e quarto (d)

(18 pontos) levantamentos ..................................................................................................... 130 Figura 45 - Curvas de análise derivativa dos primeiro e segundo levantamentos de campo. As

linhas tracejadas cobrem as feições posicionadas em 600, 630 e 650 nm relacionadas à

ficocianina. ............................................................................................................................. 133 Figura 46 - Curvas de análise derivativa aplicadas nas curvas de reflectância obtidas nos

terceiro e quarto levantamentos de campo. As linhas tracejadas cobrem as feições

posicionadas em 600, 630 e 650 nm relacionadas à ficocianina. ........................................... 134 Figura 47 - Correlogramas das curvas obtidas por meio da análise derivativa e concentração

de ficocianina ......................................................................................................................... 136

13


CICERELLI, R. E.

Figura 48 - Superfícies representativas do coeficiente de correlação de Pearson, r, entre as

possíveis razões espectrais definidas no intervalo entre 600 e 700 nm e ficocianina. ........... 139 Figura 49- (a) Intervalos das 1° e 2° feições de absorção e (b) exemplo de espectro de

reflectância (2° levantamento-Ponto 36) com a representação da 1° e 2° feições. ................ 141 Figura 50 - Espectros do contínuo removido para intervalos espectrais de: a) 590-610 nm e b)

610-645nm aplicados nas curvas espectrais do 1° levantamento de campo .......................... 141

Figura 51 - Espectros do contínuo removido para intervalos espectrais de: a) 590-610 nm e b)

610-645nm aplicados nas curvas espectrais do 2° levantamento de campo .......................... 142 Figura 52 - Espectros do contínuo removido para intervalos espectrais de: a) 590-610 nm e b)

610-645nm aplicados nas curvas espectrais do 3° levantamento de campo .......................... 142 Figura 53 - Espectros do contínuo removido para intervalos espectrais de: a) 590-610 nm e b)

610-645nm aplicados nas curvas espectrais do 4° Levantamento .......................................... 143 Figura 54 - Coeficientes de Correlação entre os parâmetros das curvas do contínuo removido

com a concentração de ficocianina para a 1° feição de absorção (590 a 690nm). ................. 145

Figura 55 - Coeficientes de Correlação entre os parâmetros das curvas do contínuo removido

com a concentração de ficocianina para a 2° feição de absorção (610 a 645 nm). ................ 145 Figura 56 - recorte das imagens RapidEye adquiridas em épocas próximas a três dos

levantamentos de campo ......................................................................................................... 147

Figura 57 - Largura das bandas espectrais das imagens multiespectrais RapidEye (B1: 440 –

510 µm; B2: 520 – 590 µm; B3: 630 – 685 µm; B4: 690 - 730 µm; B5: 760 – 850) sobre uma

curva de reflectância espectral de um corpo d’água com presença de ficocianina e clorofila a,

do ponto 36 do segundo levantamento. .................................................................................. 148 Figura 58 - Curvas espectrais extraídas das imagens RapidEye nos pixels representativos dos

pontos de amostragem de campo. ........................................................................................... 148

Figura 59 - Largura das bandas espectrais das imagens multiespectrais MODIS (B3: 459 –

479 µm; B4: 545 – 565 µm; B1: 620 – 670 µm; B2: 841 - 876 µm) sobre uma curva de

reflectância espectral de um corpo d’água com presença de ficocianina e clorofila a, do ponto

36 do segundo levantamento. ................................................................................................. 150 Figura 60 - Aparência das imagens MODIS adquiridas em épocas próximas aos

levantamentos de campo (Composição colorida R (B1) G (B2) B (B7).. .............................. 151

Figura 61 - Valores médios reflectância espectral do sensor MODIS obtidas para os quatro

levantamentos de campo. Para cada levantamento de campo foram consideradas as médias de

13 pixels que sobrepuseram o elementos amostrais do esquema de amostragem de

levantamento de campo. ......................................................................................................... 152 Figura 62- Correlação entre bandas extraídas do produto MOD09 e concentração de clorofila

a e ficocianina, considerando os quatro levantamentos de campo realizados. ....................... 153

Figura 63 - Dados meteorológicos bimestrais da estação meteorológica de Catanduva de 2009

até 2012; a) Precipitação média mensal (mm); b) temperatura média do ar (°C); c) velocidade

dos ventos (Km/h) confrontados com os valores de reflectância da banda 4 do sensor

MOD09A1. As linhas verticais representam épocas próximas aos levantamentos de campo

realizados na pesquisa. ........................................................................................................... 157

14


CICERELLI, R. E.

LISTA DE TABELAS

Tabela 1- Classificação dos corpos d’água e padrões para água doce para concentração de

clorofila a, cianobactérias e fósforo total ................................................................................. 27 Tabela 2 – Resposta do fitoplâncton em diversas condições do clima .................................... 35 Tabela 3: Distribuição de pigmentos nos diferentes grupos de organismos que fazem

fotossíntese. .............................................................................................................................. 47 Tabela 4 - Feições de absorção dos principais pigmentos acessórios ...................................... 52 Tabela 5 - Bandas espectrais utilizadas dos produtos MOD 09 e MYD09, adequadas para

estudos dos sistemas aquáticos continentais. ........................................................................... 76 Tabela 6 - Características gerais do Sistema RapidEye ........................................................... 78

Tabela 7 – Resumo das variáveis obtidas em campo e número de pontos levantados. ........... 82 Tabela 8 - Datas de aquisição das cenas MODIS 09A1 .......................................................... 88 Tabela 9 - Levantamentos de campo realizados ...................................................................... 90

Tabela 10 - Razões espectrais utilizadas na estimativa do pigmento fotossintetizante

ficocianina ................................................................................................................................ 98

Tabela 11- Feições de absorção e comprimento de onda ( ) central de cada banda de

absorção considerada ............................................................................................................. 101 Tabela 12 - Datas dos levantamentos de campo e aquisição das imagens RapidEye ............ 103

Tabela 13 - Datas dos levantamentos de campo e da aquisição das imagens MODIS .......... 105 Tabela 14 - Valores de correlação significativos, considerando o número de elementos

amostrais utilizados. ............................................................................................................... 107 Tabela 15 - Variáveis meteorológicas no dia do 1° levantamento de campo (12/12/2012). . 108 Tabela 16 - Variáveis físico-químicas medidas no reservatório de Nova Avanhandava no

primeiro levantamento de campo (12/12/2011) ..................................................................... 109

Tabela 17 - Condições meteorológicas no dia do 2° levantamento de campo (16/02/2012). 112 Tabela 18 - Variáveis físico-químicas medidas no reservatório de Nova Avanhandava no

segundo levantamento de campo (16/02/2012). .................................................................... 112

Tabela 19 - Variáveis meteorológicasno dia do 3° levantamento de campo (28/03/2012). .. 115 Tabela 20 - Resumo das variáveis físico-químicas medidas no reservatório de Nova

Avanhandava no terceiro levantamento de campo (28/03/2012). .......................................... 115 Tabela 21 - Tabela resumida das variáveis físico-químicas medidas no reservatório no quarto

levantamento de campo (18/09/2012). ................................................................................... 116 Tabela 22 - Variáveis meteorológicasdo 4° levantamento de campo. ................................... 117

Tabela 23 –Variáveis limnológicas medidas nos quatro levantamentos de campo. .............. 118 Tabela 24 – Valores obtidos para concentração de Ficocianina e Clorofila a nos

levantamentos de campo com algumas análises estatísticas .................................................. 120 Tabela 25- Coeficientes de Correlação Linear de Pearson (r) entre ficocianina e clorofila a

nos quatro levantamentos de campo ...................................................................................... 125 Tabela 26 - Valores do coeficiente de correlação de Pearson para diferentes relações entre

razões espectrais e a concentração de ficocianina. ................................................................ 138

Tabela 27 - Valores do coeficiente de correlação para diferentes relações entre razões

espectrais e a concentração de ficocianina. ............................................................................ 140 Tabela 28 - Parâmetros das bandas de absorção do contínuo removido para a 1° feição ...... 144 Tabela 29 - Parâmetros das bandas de absorção do contínuo removido para a 2° feição ...... 144 Tabela 30- Valores de correlação entre valores espectrais obtidos pela imagem RapidEye e

concentração de ficocianina e clorofila a. .............................................................................. 149 Tabela 31 - Relações entre medidas de laboratório e fluorescência ...................................... 154

Tabela 32 - Relações com as características espectrais para ficocianina ............................... 155

15


CICERELLI, R. E.

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

CETESB Companhia Ambiental do Estado de São Paulo

IVF Fluorescência in vivo

MODIS MODerate Resolution Imagin Spectrometer

MERIS MEdium Resolution Imaging Spectroradiometer

COAs Constituintes Opticamente Ativos

CDOM Matéria Orgânica Dissolvida

TSS Total de Sólidos Suspensos

REM Radiação Eletromagnética

LMA Limites Máximos Admissíveis

WHO Organização Mundial de Saúde (World Health Organization)

POIs Propriedades Ópticas Inerentes

POAs Propriedades Ópticas Aparentes

HPLC Cromatografia líquida de alta eficiência (High Performance Liquid

Chromatography)

chemtax chemical taxonomy software

FLH Fluorescence Line Height

FLEX Fluorescence Explorer

FRHC Fator de Reflectância Hemisférico Cônico

CZCS Coastal Zone Color Scanner

AOCI Airborne Ocean Color Imager

SeaWiFS Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor

AISA Airborne Imaging Spectrometer

TBBA Algoritmo de Linha de Base

LIDAR Light Detecting and Ranging System

SRTM Shutter Radar Topography Mission

AVHRR Advanced Very High Resolution Radiometer

16


CICERELLI, R. E.

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO ........................................................................................................... 17

1.1. CARACTERIZAÇÃO DO PROBLEMA ............................................................................................ 17

1.2. OBJETIVOS ......................................................................................................................... 20

1.3. JUSTIFICATIVA ..................................................................................................................... 21

1.4. ESTRUTURA DO TRABALHO ..................................................................................................... 24

2. AMBIENTES AQUATICOS INTERIORES ............................................................ 25

2.1. CARACTERIZAÇÃO DE RESERVATÓRIOS CONTINENTAIS E A OCORRÊNCIA DE CIANOBACTÉRIAS ................ 25

2.2. FITOPLÂNCTON: CIANOBACTÉRIAS ........................................................................................... 28

2.2.1. Influência da luz e temperatura no desenvolvimento de cianobactérias ................ 30

2.2.2. Fatores intrínsecos do corpo d’água que limitam a produção de cianobactérias .. 32

2.2.3. Fatores ambientais que condicionam o desenvolvimento de cianobactérias ......... 34

3. SENSORIAMENTO REMOTO EM SISTEMAS AQUÁTICOS .......................... 37

3.1. PROPRIEDADES ÓPTICAS INERENTES E APARENTES DA ÁGUA E DE SEUS CONSTITUINTES ....................... 39

3.2. COMPONENTES OPTICAMENTE ATIVOS (COAS)......................................................................... 41

3.2.1. Pigmentos fotossintetizantes presentes nos fitoplânctons ..................................... 46

3.2.2. Propriedades ópticas dos pigmentos fotossintetizantes ......................................... 49

3.2.3. Comportamento fluorescente de pigmentos fotossintetizantes ............................. 55

3.3. INSTRUMENTOS PARA OBTENÇÃO DE MEDIDAS DE FICOCIANINA POR MEIO DA FLUORESCÊNCIA E DE SUAS

PROPRIEDADES ESPECTRAIS ................................................................................................... 61

4. DESENVOLVIMENTO GERAL DA PESQUISA ......................................................... 69

4.1. CARACTERIZAÇÃO DO AMBIENTE AQUÁTICO EM ESTUDO .............................................................. 69

4.2. MATERIAIS ......................................................................................................................... 71

4.3. ABORDAGEM METODOLÓGICA ................................................................................................ 78

4.3.1. Definição da subárea de Estudo .............................................................................. 82

4.3.2. Delineamento amostral e levantamentos de campo .............................................. 84

4.3.3. Coleta de variáveis limnológicas ............................................................................. 91

4.3.4. Aquisição de medidas fluorimétricas ....................................................................... 92

4.3.5. Medidas espectrais .................................................................................................. 94

4.3.6. Detecção da ficocianina por Sensoriamento Remoto orbital ................................ 102

4.3.7. Análise de correlação ............................................................................................ 106

5. RESULTADOS E DISCUSSÃO .............................................................................. 108

5.1. CONDIÇÕES METEOROLÓGICAS E VARIÁVEIS LIMNOLÓGICAS NOS LEVANTAMENTOS DE CAMPO .......... 108

5.2. OCORRÊNCIA SAZONAL E ESPACIAL DE CIANOBACTÉRIAS COM BASE EM DADOS FLUORIMÉTRICOS ........ 119

5.3. CARACTERIZAÇÃO ESPECTRAL DA FICOCIANINA NOS QUATRO LEVANTAMENTOS DE CAMPO ................ 126

5.4. DETECÇÃO DA FICOCIANINA POR MEIO DAS IMAGENS ORBITAIS MULTIESPECTRAIS ........................... 146

5.5. DADOS MULTIFONTE NA CARACTERIZAÇÃO SAZONAL DE CIANOBACTÉRIAS ...................................... 153

6. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES ............................................................... 159

7. REFERÊNCIAS ........................................................................................................ 162

17


CICERELLI, R. E.

1. INTRODUÇÃO

1.1. Caracterização do problema

O monitoramento da qualidade da água é uma atividade fundamental para avaliar

as consequências das ações antrópicas sobre os sistemas aquáticos, com a finalidade de

preservar e recuperar ambientes já degradados. No caso de águas continentais, a busca por

informações vem crescendo constantemente, pelo fato desses ambientes serem altamente

sujeitos ao aporte de sedimentos, nutrientes e poluentes de origem difusa e/ou pontual. Tais

ocorrências, associadas a outros fatores, acarretam a aceleração da reação da fotossíntese,

podendo ocorrer à proliferação de fitoplânctons e macrófitas aquáticas (ESTEVES, 1998;

TUNDISI e TUNDISI, 2008).

Como resultado de um manejo inadequado, a presença em alta concentração de

alguns tipos de fitoplânctons provoca o comprometimento da qualidade da água, causando

restrições no abastecimento para o consumo humano. As florações de fitoplânctons vêm se

configurando em um problema cada vez mais sério, pois muitas delas produzem substâncias

tóxicas que causam impactos diretos na saúde humana, turismo e economia pesqueira, sendo

catastróficas para o ecossistema (CETESB, 2013).

Exemplos da ocorrência de grupos fitoplanctônicos tóxicos já foram observados em

países como Austrália, Inglaterra, China e África do Sul (FALCONER, 1994). Algumas regiões

do sudoeste da China apresentaram uma média superior de câncer no fígado em humanos

associados à presença de toxinas de cianobactérias encontradas na água consumida (UENO et

al., 1996). Em nosso país, o trabalho de Teixeira et al. (1993) descreve uma forte correlação

entre a ocorrência de florações de cianobactérias, no reservatório de Itaparica no Estado da

Bahia e a morte de 88 pessoas, dentre as 2000 intoxicadas pelo consumo de água do reservatório

construído entre março e abril de 1988.

Ainda no Brasil, o primeiro caso confirmado de mortes humanas causadas por

cianotoxinas ocorreu no início de 1996, quando 130 pacientes renais crônicos passaram a

apresentar um quadro clínico compatível com uma grave hepatotoxicose, após sessões de

hemodiálise em uma clínica da cidade de Caruaru (PE). Nesse episódio, 60 pacientes vieram a

falecer após o início dos sintomas. As análises confirmaram a presença de microcistinas e

cilindrospermopsina no carvão ativado utilizado no sistema de purificação de água da clínica e

de microcistinas em amostras de sangue e fígado dos pacientes intoxicados (FUNASA, 2003).

Em termos globais, os relatos clínicos de danos para a população humana causados

pelo consumo oral de toxinas de cianobactérias em águas de abastecimento indicam que esses

18


CICERELLI, R. E.

incidentes ocorrem como consequência de acidentes, desconhecimento ou deficiência na

operação dos sistemas de tratamento da água. Como resultado, esses relatos tornam-se

suposições e as circunstâncias originais são frequentemente de difícil definição (FUNASA,

2003). Ainda, os fitoplânctons, mesmo os não tóxicas, se presentes em altas concentrações

podem causar outros tipos de problemas, tais como limitações nos usos múltiplos, mortandade

de plantas e de animais aquáticos (METSAMA, 2009).

O aumento da frequência e intensidade das florações é comumente atribuído a

mudanças antrópicas (ANDERSON et al., 2002). Mais recentemente, esses eventos, juntamente

com a dominância de cianobactérias nas comunidades fitoplanctônicas, passaram também a ser

associados às mudanças climáticas e consequente aumento nas taxas de CO2 na atmosfera

(CAREY, 2012; MOOIJ et al., 2005).

No Brasil, existe a preocupação no controle do florescimento de cianobactérias, que

repercutiram na forma de portarias do Ministério da Saúde n° 2914/2011 e do Ministério do

Meio Ambiente n° 357/2005. A Cetesb (Companhia Ambiental do Estado de São Paulo), por

exemplo, lançou no ano de 2013 um manual operacional para o monitoramento de

cianobactérias planctônicas. Contudo, o manual evidencia deficiências nas ações de prevenção

da proliferação.

Em São Paulo, segundo o relatório da Cetesb (2013), é calculado bimestralmente o

ICF (Índice de Comunidade Fitoplanctônica) por meio de uma rede de amostragem de 44

pontos, no qual é feita a contagem manual dos grupos de organismos fitoplanctônicos. Esses 44

pontos representam aproximadamente 1 ponto para cada 6000 km² do estado, distribuídos em

22 (vinte e duas) Unidades de Gerenciamento de Recursos Hídricos. Embora os métodos

analíticos empregados sejam precisos, essa cobertura é insuficiente para representar a

verdadeira situação dos corpos d’água, tanto espacial quanto temporalmente. Além disso,

amostragens pontuais in situ em grandes extensões territoriais, são morosas e onerosas e

também requerem uma disponibilidade de tempo incompatível com um monitoramento

ambiental adequado.

Diante disso, o Sensoriamento Remoto mostra-se uma alternativa eficaz para o

estudo dos sistemas aquáticos, pois permite a aquisição de dados sinópticos sobre grandes áreas

da superfície terrestre, os quais fornecem uma visão do sistema aquático integrado à sua bacia

de drenagem. Além dessa prerrogativa, os dados de Sensoriamento Remoto também podem ser

adquiridos em diferentes épocas do ano, permitindo não apenas uma integração espacial das

conexões entre uso da terra e funcionamento do sistema aquático, mas também em análises de

19


CICERELLI, R. E.

transformações resultantes de mudanças nas funções de força hidrológicas, climáticas e

econômicas (NOVO et al., 2007).

O fitoplâncton é composto por organismos perceptíveis por Sensoriamento Remoto

em virtude das propriedades ópticas de seus pigmentos (MOBLEY, 1994; KIRK, 1994). Em se

tratando das cianobactérias, a presença exclusiva do pigmento ficocianina, tem permitido o

desenvolvimento de pesquisas com base nas suas propriedades ópticas (SEPPALA, 2009;

WEAVER WRIGLEY, 1994; SCHALLES e YACOBI, 2000; AGHA et al., 2012; DUAN et

al., 2012; RUIZ VERDÚ et al., 2008). A vantagem do Sensoriamento Remoto na detecção de

cianobactérias em ambientes aquáticos é a possibilidade de aliar a definição de assinaturas

espectrais próprias com a espacialização da informação que, no caso do fitoplâncton, possuí

uma distribuição espacial desigual, dependendo de fatores hidrodinâmicos (movimento

horizontal), ecológicos (propriedades dos fitoplânctons, nutrientes, luz e temperatura) e do

vento (KALLIO et al., 2003; KONDRATYEV e FILATOV, 1999).

A abordagem por fluorescência in vivo, que representa o espalhamento inelástico

específico provocado por pigmentos fotossintetizantes constitui outro método de detecção

importante. Quando um pigmento absorve um quantum de luz, um elétron é elevado de seu

estado fundamental (S0) para altos níveis (S1, S2,...), ao retornar ao estado fundamental de S1

para S0, em aproximadamente 10-12 segundos, ocorre à emissão de fluorescência (SEPPALA,

2009). Pigmentos fotossintetizantes são altamente fluorescentes, o que torna essa característica

útil em diversas aplicações de Sensoriamento Remoto (MOBLEY, 1994), de modo que o

monitoramento por meio da fluorescência dos pigmentos contidos em organismos

fotossintetizantes têm se mostrado uma técnica particularmente interessante, já que a

fluorescência é percebida externamente ao organismo de forma não destrutiva, permitindo uma

melhor estimativa da concentração dos pigmentos (SEPPALA, 2009). Por meio das feições

específicas de absorção e emissão dos pigmentos fitoplanctônicos, os fluorômetros permitem a

qualificação e quantificação destes pigmentos com potencial superior aos métodos tradicionais

mais utilizados (TURNER DESIGNS, 2004).

Apesar dos avanços nos estudos das propriedades ópticas dos organismos

fitoplanctônicos, é fato que a radiância da superfície da água incorpora respostas espectrais de

outros Componentes Opticamente Ativos (COAs) presentes na coluna d’água e que esses

camuflam as feições diagnósticas sutis dos pigmentos fitoplanctônicos (MOBLEY, 1994). Em

ambientes aquáticos continentais, o desafio é ainda maior, pois ao contrário dos ambientes

oceânicos onde, com exceção de regiões costeiras, existe menor quantidade de material

particulado em suspensão, os ambientes aquáticos continentais apresentam alta complexidade

20


CICERELLI, R. E.

no que se refere à determinação do fitoplâncton por Sensoriamento Remoto (GITELSON et al.,

2007). Quando se trata da detecção do pigmento fitoplanctônico ficocianina, diagnóstico da

presença de cianobactérias, o processo é ainda mais complexo, pois ainda existem interferências

provocadas pelas condições iluminação do ambiente, estresse de nutrientes, presença de outros

COAs como a presença de CDOM, clorofilas b, c1 e c2, e composição das espécies

fitoplanctônicas (LE et al., 2011; SEPPALA, 2009; KIEFER, 1973).

Assim, considerando que as feições diagnósticas sutis dos pigmentos

fitoplancônicos são camufladas pelos componentes ópticamente ativos presentes na coluna

d’água, coloca-se como hipótese a possibilidade de detectar a ocorrência de clorofila a e

ficocianina, assim como o comportamento sazonal de cianobactérias, por meio de dados

multifonte obtidos por sensores hiperespectrais, multiespectrais e fluorimétricos.

Para avaliar a hipótese anterior, definiu-se um estudo de caso localizado no médio

curso do rio Tiête, especificamente em uma seção do Reservatório de Nova Avanhandava-SP,

ambiente aquático no qual a Cetesb não realiza o monitoramento da qualidade da água, mas

onde se observou, em trabalhos anteriores, a ocorrência de floração de cianobactérias

(WATANABE et al., 2013).

1.2. Objetivos

O objetivo geral desta pesquisa é analisar o comportamento sazonal de

cianobactérias por meio da inferência do pigmento ficocianina, utilizando dados multifonte.

Como objetivos específicos têm-se:

1) Analisar medidas de variáveis limnológicas tradicionais, obtidas em campo,

como indicadoras da ocorrência de cianobactérias;

2) Avaliar a ocorrência sazonal de cianobactérias na área de estudo por meio

da propriedade fluorescente da ficocianina;

3) Testar a eficiência de métodos de análise espectral de curvas de reflectância

na extração de informações relacionadas à ficocianina;

4) Averiguar a relação entre a ocorrência de ficocianina e clorofila a, obtidas

por fluorescência, na área de estudo;

5) Avaliar o potencial de imagens multiespectrais na detecção do pigmento

ficocianina.

21


CICERELLI, R. E.

1.3. Justificativa

O Brasil tem desenvolvido uma grande capacidade de utilização dos recursos

hídricos superficiais por meio da construção de barragens. Os reservatórios formados possuem

uma hidrodinâmica diferenciada em função da localização, da morfometria e das variações de

nível da água, que são definidos pela precipitação que estabelecem os diferentes tempos de

residência da água no sistema. Porém, a construção destes reservatórios artificiais aliado ao

aumento do despejo de poluentes nos corpos d’água em função da formação de aglomerados

urbanos e da produção agrícola e industrial, tem provocado um desequilíbrio no sistema

aquático. Os principais impactos negativos são a redução da biodiversidade aquática, aumento

da incidência de florações de microalgas e cianobactérias e a limitação de uso múltiplo das

atividades humanas (TUNDISI e TUNDISI, 2008; AZEVEDO, 1994).

O florescimento de cianobactérias é um fenômeno natural que ocorre nos oceanos

e em águas interiores, contudo desde 1960, existem registros do aumento excessivo de

ocorrências no mundo, não somente em frequência, mas também em biomassa, duração e

distribuição (CAREY et al., 2012; ANDERSON et al., 2002). Sobre sua ocorrência, há a

preocupação com a proliferação em mananciais de abastecimento de água, devido ao fato desses

micro-organismos serem capazes de produzir e liberar ao meio, toxinas (cianotoxinas) que

podem afetar a saúde humana (FUNASA, 2003). Além disso, muitas cianobactérias produzem

odores e sabores na água e seus compostos também podem ser absorvidos a partir da água,

através de guelras de peixes e depositados nos tecidos adiposos, trazendo ao peixe sabores

indesejáveis (MISHRA et al., 2013)

Atualmente, o monitoramento de cianobactérias é feito por métodos limnológicos

tradicionais de laboratório que envolve a identificação de espécies potencialmente tóxicas e o

acompanhamento de suas densidades, por meio de contagem. Esses métodos nem sempre são

eficientes, pelo fato das resoluções temporal e espacial de amostragem convencional não

permitirem a detecção em mudanças na biomassa do fitoplâncton, principalmente durante

condições de florescimento (CALIJURI et al., 2006; AGHA et al., 2012). Portanto, não são

capazes de predizer fenômenos para a prevenção de ocorrências e em muitos casos as ações de

controle são tomadas depois que o ambiente encontra-se totalmente infestado (CETESB,2013).

Ademais, como essas medidas são de alto custo e extremamente complexas, esse

monitoramento dificilmente é adotado por instituições governamentais, impossibilitando a

representação da dinâmica temporal e espacial da qualidade da água, a qual seja adequada para

avaliação e manejo de corpos d’água (FUNASA, 2003).

22


CICERELLI, R. E.

Nessa vertente, pesquisadores têm trabalhado em soluções mais adequadas para

monitoramento da qualidade da água, que sejam capazes de conciliar baixo custo com a alta

efetividade na coleta da informação. Uma das abordagens é o estudo das propriedades ópticas

do fitoplâncton para obtenção de informações qualitativas e quantitativas desses organismos,

baseado em autores clássicos como Bukata (2005), Mobley (1994) e Kirk (1994). Esses autores

utilizam o conhecimento de que o fitoplâncton no corpo d’água aproveita os fótons de energia

provenientes do Sol e do céu para iniciar complexos processos de absorção e espalhamento

dentro do corpo d’água (MOBLEY, 1994).

O fato é que ao penetrar na coluna d’água a radiação eletromagnética sofre

alterações, que depende das interações com as propriedades físicas, químicas e biológicas dos

corpos d’água. E neste sentido, a presença do fitoplâncton, provoca uma resposta espectral

diagnóstica, de acordo com os pigmentos fotossintetizantes presentes, que podem auxiliar na

detecção do fitoplâncton (KIRK, 1994). Entretanto a extração da informação individual do

fitoplâncton não é trivial pelo fato de envolver a interação simultânea de vários efeitos de

absorção e espalhamento provocados inclusive por outros COAs, que torna complexa a

interpretação da reflectância ascendente do corpo d’água (BARBOSA, 2005).

Em se tratando de cianobactérias, em sua estrutura existe um pigmento

fitoplanctônico singular, denominado ficocianina, que possui propriedades ópticas peculiares,

inclusive fluorescentes (SEPPALA, 2009; AGHA et al., 2012; MISHRA et al., 2013). Estas

propriedades são objeto de várias pesquisas para obter informações que possam definir um

protocolo de monitoramento sobre a proliferação de cianobactérias a partir da detecção do

pigmento ficocianina (AGHA et al., 2012). Os estudos ainda são iniciais, pois a maior parte dos

trabalhos se limita à investigação da ocorrência de clorofila a, presente em todos os organismos

fitoplanctônicos, a qual permite estimar o total de biomassa fitoplanctônica (GÓMEZ et al.,

2009; KUTSER, 2004; JUPP, 1994; HOGE e SWIFT, 1986).

A utilização direta da reflectância espectral que deixa a superfície da água após

interagir com os seus constituintes definindo diferentes padrões de absorção e espalhamento,

quando da ocorrência de cianobactérias foram investigados por Vincent et al. (2004), Kirk

(1994), Richardson (1996), Londe, (2008), Weaver e Wrigley (1994), entre outros. As

mencionadas pesquisas pretendem auxiliar na configuração de sensores capazes de separar

florescimentos de cianobactérias e outros fitoplânctons (VINCENT et al., 2004, LONDE, 2008,

WEAVER e WRIGLEY, 1994).

A viabilidade na utilização de imagens de Sensoriamento Remoto garantirá a

obtenção da distribuição temporal e espacial das cianobactérias, para o monitoramento de

23


CICERELLI, R. E.

extensas áreas e permitirá o diagnóstico preventivo sobre a proliferação de cianobactérias,

fornecendo uma visão sinóptica real da sua distribuição espacial heterogênea (VICENT et al.,

2004; AGHA et al., 2012; SENGPIEL, 2007).

Ainda, considerando os diversos processos radioativos que definem a resposta

espectral dos constituintes da água, está o processo inelástico da fluorescência. A fluorescência

ocorre quando uma molécula absorve um fóton incidente e logo em seguida emite um fóton em

um comprimento de onda maior. Este processo requer um tempo de aproximadamente 10-12 a

10-8 segundos, por isso muitos pesquisadores descrevem a fluorescência como uma absorção

seguida de emissão, em vez de um processo instantâneo de espalhamento (MOBLEY, 1994).

Os pigmentos fitoplanctônicos são altamente fluorescentes e essa propriedade é explorada pelo

seu potencial de responder em regiões específicas do espectro eletromagnético e permitir

identificação de uma substância, pela intensidade da radiação emitida em comprimentos de

onda específicos (SEPPALA, 2009).

Pesquisas de décadas atrás, como a de Lorenzen (1966), sobre as propriedades

fluorescentes do fitoplâncton previam a estimativa da biomassa fitoplanctônica por meio da

análise laboratorial. Essa abordagem exige a utilização da tecnologia in vitro, no qual é

necessária a extração química do pigmento, que nem sempre garante resultados eficientes, sem

que haja a deterioração do fitoplâncton.

Recentemente, estão sendo desenvolvidos equipamentos de campo, que utilizam o

principio da fluorescência in vivo (IVF), no qual a fluorescência é percebida externamente ao

organismo de forma não destrutiva, permitindo uma melhor estimativa da concentração dos

pigmentos. Além disso, o método realizado em campo possibilita coletar um maior número de

elementos amostrais, bem como a obtenção de dados em fluxo contínuo (TURNER DESIGNS,

2004). A técnica mostra-se eficiente mesmo em baixas concentrações ou com amplitude de

variação reduzida (SEPPALA, 2009; TURNER DESIGNS, 2004; SONG et al., 2003) .

Nesse contexto, a pesquisa se justifica pelo fato de o comportamento espacial e

sazonal das cianobactérias terem sido pouco explorados em ambientes aquáticos continentais,

principalmente com a utilização de características espectrais específicas da ficocianina.

Contudo é importante ressaltar que nesta pesquisa não serão utilizados modelos bio-ópticos,

que resultaria na resposta espectral independente da ficocianina.

Assim almeja-se extrair informações sobre o comportamento temporal e espacial

das cianobactérias com base em dados obtidos por fluorescência, por reflectância espectral de

campo, além da utilização de imagens orbitais multiespectrais.

24


CICERELLI, R. E.

1.4. Estrutura do trabalho

No primeiro capítulo deste documento, apresenta-se uma introdução sobre o tema

proposto, a partir da caracterização do problema, dos objetivos, da justificativa e da estrutura

do trabalho.

O segundo capítulo apresenta um estudo sobre ambientes aquáticos interiores com

enfoque na ocorrência de cianobactérias. Faz-se uma caracterização dos reservatórios

artificiais, bem como uma descrição genérica sobre as regras estabelecidas na legislação vigente

para ocorrência de cianobactérias. São apresentadas as características do objeto de estudo, ou

seja, o fitoplâncton e, em especial, as cianobactérias, detalhando algumas de suas características

fisiológicas, bem como fatores controladores e limitadores para seu crescimento e sucessão.

No terceiro capítulo realiza-se uma revisão sobre conceitos básicos do

Sensoriamento Remoto na água, destacando o comportamento espectral dos principais

componentes opticamente ativos, com uma descrição das propriedades ópticas dos pigmentos

fotossintetizantes, em especial para a ficocianina. Também são discutidas as características

fluorescentes dos pigmentos. Em seguida, apresenta-se o funcionamento dos instrumentos para

obtenção de medidas de ficocianina por meio de suas propriedades espectrais, incluindo a

fluorescência.

O desenvolvimento metodológico da pesquisa é apresentado no quarto capitulo no

qual se fez uma caracterização da área de estudo e se apresenta os materiais e o método proposto

e utilizado. Logo após é apresentada a abordagem metodológica, no qual se explica o

procedimento adotado em cada etapa do trabalho.

No quinto capítulo são apresentados os resultados e discussões. São apresentadas

análises sobre as variáveis limnológicas tradicionais, aos dados obtidos por fluorescência e aos

dados de reflectância obtidos em campo e por imagens multiespectrais. Em seguida, têm-se as

conclusões e são sugeridas propostas para futuros trabalhos.

25


CICERELLI, R. E.

2. AMBIENTES AQUATICOS INTERIORES

2.1. Caracterização de reservatórios continentais e a ocorrência de cianobactérias

O volume e a diversidade dos recursos de águas interiores no Brasil são

extremamente elevados. Esse conjunto de recursos hídricos tem uma grande importância

ecológica, econômica e social, além de contribuir para o incremento do conhecimento de

limnologia tropical (TUNDISI et al. 2006).

As principais bacias hidrográficas no Brasil foram reguladas pela construção de

reservatórios os quais, isoladamente ou em cascata, constituem um aspecto qualitativo e

quantitativo nos principais ecossistemas de águas interiores. São inúmeras as suas finalidades,

sejam reservatórios de grande ou pequeno porte, as principais são: reserva de água para

irrigação, reserva de água potável, produção de biomassa (cultivo de peixes e pesca intensiva),

transporte (hidrovias), recreação, turismo e geração de energia (TUNDISI et al., 2006).

O estudo desses ambientes tem mostrado que são sistemas complexos,

multicompartimentais e de usos múltiplos, geralmente não planejados. As represas são um dos

componentes de três subsistemas ecológicos fundamentais: a bacia hidrográfica e sua rede

hídrica; o reservatório propriamente dito; e as descargas do sistema a jusante. Pelo fato dos

subsistemas serem interligados, as represas acabam incorporando, em seus componentes

biológicos, populações e comunidades, as consequências dos impactos negativos de todos os

subsistemas (NOGUEIRA et al., 2006).

Naime (2012) e Nogueira et al. (2006) citam alguns dos impactos negativos

causados pela formação de reservatórios em bacias hidrográficas. Dentre os quais se destacam:

acidificação da água quando não ocorre desmatamento prévio em escala

adequada;

perdas da flora e fauna nativas que geralmente são muito afetadas na fase de

enchimento dos reservatórios;

eutrofização produzida pela lixiviação de fertilizantes de áreas agricultáveis

adjacentes e pelo despejo de esgotos de centros urbanos próximos;

alterações nas condições físicas e químicas das águas pela retenção de fósforo e

exportação de nitrogênio, favorecendo alguns tipos de organismos e

prejudicando a outros;

mudança no regime hidrológico superficial do próprio rio, devido à regulação do

fluxo e do nível de água, alterando os regimes de inundação e tempo de

26


CICERELLI, R. E.

permanência nas áreas alagadas, o que reflete em alterações na flora, fauna e

usos múltiplos;

retenção física de sedimentos à montante do reservatório, que acentua a

capacidade de gerar fenômenos erosivos pelo fluxo de água à jusante do

reservatório, interferindo também nos ciclos biogeoquímicos;

implantação de barreira física para migrações sazonais de espécies da fauna,

perturbando o equilíbrio do ecossistema;

aumento do material em suspensão durante precipitações pluviométricas de

maior intensidade, reduzindo a transparência na coluna d’água e alterando a

produção primária fitoplanctônica e de macrófitas.

A intensidade desses impactos também depende da estrutura espacial dos

reservatórios, que possuem diferenças em suas circulações vertical e horizontal e uma

hidrodinâmica com grande variabilidade, relacionada com a morfometria dos influxos dos

tributários e dos efeitos das condições climatológicas e hidrológicas. Essas condições físicas

provocam consequências biogeoquímicas, influem na distribuição, na sucessão de organismos

e na produtividade de biomassa das comunidades (TUNDISI et al., 2006). Além disso, a

composição de espécies do fitoplâncton nos reservatórios depende das inter-relações de fatores

físicos, como temperatura e circulação; fatores químicos, como concentração de nutrientes e

distribuição relativa dos diferentes íons dissolvidos na água; e fatores biológicos, como a

interação das espécies, efeitos de predação e parasitismo (TUNDISI et al., 2006).

Além disso, a ocupação humana e suas atividades desordenadas no entorno de

reservatórios é um problema que merece atenção em virtude do crescente enriquecimento

artificial por nutrientes como nitrogênio e fósforo, advindos da utilização de fertilizantes na

agricultura, da descarga de esgotos industriais e domésticos. Uma das consequências alarmantes

é a incidência de florações de fitoplânctons potencialmente produtoras de toxinas, tais como as

cianobactérias (CETESB, 2013).

Ademais, ainda existem reservatórios com características peculiares, como os do

rio Tietê-SP, no qual a distribuição de reservatórios em cascata funciona como filtros, onde é

retida boa parte de diferentes compostos, promovendo um efeito autodepurativo ao longo da

sequência dos reservatórios em cascata. O padrão de retenção dos nutrientes nos primeiros

reservatórios, com a consequente redução dos diferentes nutrientes ao longo da cascata de

reservatórios, em decorrência da maior distância das fontes poluidoras permite inferir sobre um

possível efeito de melhoria da qualidade da água (TUNDISI et al., 1999; MINILLO, 2005).

27


CICERELLI, R. E.

No Brasil, a Portaria do Ministério da Saúde n.º 2914/2011 estabelece normas para

o monitoramento dos sistemas de abastecimento público de água de acordo com o número de

cianobactérias. As normas definem que um monitoramento mensal deve ser realizado quando

o número de cianobactérias for menor que 10.000 células/ mL no ponto de captação da água do

manancial. Quando esse valor ultrapassar 10.000 células/mL o monitoramento deve ser

semanal. Também estabelece que, sempre que o número de cianobactérias no ponto de captação

exceder a 20.000 células/mL deve ser realizado uma análise semanal de cianotoxinas. Nesse

caso, é exigida a análise de microcistinas e saxitoxinas, devido ao seu efeito agudo

carginogênico.

Os limites máximos admissíveis (LMA) de cianotoxinas nas águas de

abastecimento têm sido os adotados pela Organização Mundial de Saúde-OMS (World Health

Organization - WHO), de acordo com Portaria do Ministério da Saúde n.º 2914/20011 (WHO,

1999). Porém, a literatura mais recente tem reavaliado esses valores para a adoção de limites

considerados mais seguros.

Quanto à manutenção da integridade dos sistemas aquáticos a Resolução

CONAMA n° 357/2005 do Ministério do Meio Ambiente dispõe sobre os padrões máximos

estabelecidos para as classes de uso (Tabela 1).

Tabela 1- Classificação dos corpos d’água e padrões para água doce para concentração de clorofila a,

cianobactérias e fósforo total

Classes

(Uso Destinado)

Clorofila a

(µg/L)

Cianobactérias

(cels/mL ou mm3/L)

Fósforo Total

(mg/L)

1 Abastecimento após tratamento

simplificado, recreação de contato

primário, irrigação de hortaliças

cosumidas cruas;

10 20.000 ou 2

0,020 (lêntico)

0,025 (intermediário)

0,1 (lótico)


convencional, recreação de contato

primário, irrigação de hortaliças e

frutíferas, aquicultura e pesca;

30 50.000 ou 5

0,030 (lêntico)


0,1 (lótico)


convencional ou avançado, recreação

de contato secundário, dessedentação

de animais;

60

100.000 ou 100

50.000 ou 5

(dessedentação de

animais)

0,05 (lêntico)


0,15 (lótico)

Fonte: Resolução CONAMA n°357/2005, Cetesb (2013)

Apesar da Resolução CONAMA n°357/2005 (Tabela 1) estipular análises do número

de células de cianobactérias e por clorofila a, não há ocorrências da implantação de pontos de

monitoramento sistemático, nem da frequência a ser adotada para avaliar a concentração de

28


CICERELLI, R. E.

clorofila a e contagem de cianobactérias no território brasileiro, exceto no Estado de São Paulo,

pela Cetesb.

Para fins recreacionais, a resolução CONAMA n°357/2005 não contempla valores

orientadores para florações de cianobactérias, fazendo apenas menção para possibilidade de

interdição em caso da formação de nata decorrente de florações de fitoplânctons, o que pode

estar expondo a população a riscos (CETESB, 2013).

2.2. Fitoplâncton: Cianobactérias

No século passado, um fisiologista alemão, ao filtrar água do mar com uma rede,

descobriu um grupo constituído por pequenos animais e plantas, denominado como

comunidade de “plâncton”. Primeiramente, esses elementos foram classificados como sendo

um conjunto de organismos sem movimentos próprios, mas posteriormente observou-se que

muitos destes organismos têm movimento próprio e podem se deslocar muitos metros por dia,

tanto horizontal quanto verticalmente (ESTEVES, 1998; CALIJURI et al., 2006).

O plâncton é constituído pelo fitoplâncton (algas ou microalgas), zooplâncton

(pequenos animais) e bacterioplanctôn. No fitoplâncton é possível encontrar organismos de

diferentes grupos, tais como as cianobactérias (reino Monera), euglenas (reino Protozoa),

diatomáceas (reino Chromista) e clorofíceas (reino Plantae). São formados por diversas

assembleias de quase todos os grupos taxonômicos, com diferentes necessidades fisiológicas

(BUKATA, 2005; CALIJURI et al., 2006).

Quando o fitoplâncton é fotoautotrófo sua função é captar a energia eletromagnética

e transformá-la em energia química, por meio da fotossíntese. Esses organismos têm a função

de sumidouro de dióxido do carbono da atmosfera e da água, pois produzem oxigênio e utilizam

dióxido de carbono como fonte de carbono (TUNDISI e TUNDISI, 2008; CALIJURI et al.,

2006).

As populações fitoplanctônicas mudam não somente espacialmente (vertical e

horizontal), mas também sazonalmente com a mudança das condições físicas, químicas e

biológicas do corpo d’água. Em geral o padrão de sucessão sazonal do fitoplâncton tem sido

correlacionado com fatores ambientais do ambiente aquático, embora não se conheça a razão

de muitas dessas mudanças (WETZEL, 2001).

Em se tratando de cianobactérias, sua origem em águas interiores foi estimada em

cerca de 3,5 bilhões de anos, sendo provavelmente os primeiros seres produtores primários

(TUNDISI e TUNDISI, 2008). Em decorrência das adaptações morfológicas, bioquímicas e

29


CICERELLI, R. E.

fisiológicas adquiridas ao longo da história, as cianobactérias ou cianofíceas costumam ser

predominantes em condições ambientais adversas. Estes organismos foram classificados como

fitoplâncton, mas na verdade são bactérias com uma estrutura celular procariótica, que é

caracterizada por não possuir certas estruturas membranosas, incluindo uma membrana nuclear,

mitocôndrias e cloroplastos. Contudo, diferentemente de outras bactérias, as cianobactérias

possuem pigmentos fotossintetizantes e enzimas que permitem a realização de fotossíntese em

baixas concentrações de oxigênio (WETZEL, 2001).

As cianobactérias ocorrem como células individuais, filamentos e colônias

(WETZEL, 2001). Existem três formas de aparência de cianobactérias no ambiente aquático,

sendo estas: (i) “tapete”, formando biofilmes em rochas, sedimentos, e plantas submersas; (ii)

florações (“blooms”), apresentando distribuição ao longo da coluna d’água pela capacidade de

flutuabilidade das cianobactérias e pelos processos de mistura da água; (iii) “espumas”,

localizadas sobre a superfície d’água devido ao rápido aumento de cianobactérias na coluna

d’água e baixa velocidade das águas (CODD et al., 2005).

São inúmeras as estratégias das cianobactérias para dominar os ambientes lacustres

eutróficos, tais como: a capacidade de produção de pigmentos acessórios necessários à absorção

mais eficiente da luz em qualquer habitat, habilidade de estocar nutrientes, e capacidade de fixar

nitrogênio atmosférico para acumular gás em vesículas que permitem movimento e ajuste de

posição na coluna d’água (CALIJURI et al., 2006; LEITE, 2008; METSAMA, 2009). Sua taxa

de reprodução, porém, é mais baixa do que muitas espécies de algas, de modo que, para que

haja um florescimento é necessário um tempo de retenção da água relativamente alto (MUR et

al., 1999).

Algumas espécies de cianobactérias têm a capacidade de produzir metabólitos

secundários que dão gosto e odor desagradáveis à água, além de poderosas toxinas. O processo

de eutrofização tem favorecido a proliferação e a predominância dessas espécies, acarretando a

elevação dos custos de tratamento da água para o abastecimento público e consequências,

principalmente, à saúde da população (LEITE, 2008; CALIJURI et al., 2006). Além disso,

representam um sério problema para as estações de tratamento d’água, pois podem causar perda

da carga de filtros (CETESB, 2013).

Agha (2012) e Codd et al. (2005) destacam os gêneros de cianobactérias tóxicas

Microcystis, Anabaena, Anabaenopsis, Planktothrx, Aphanizomenon, Cylindrospermops,

Raphidiopsis, and Nodularia.como os mais frequentes em florações. No Brasil, entre os gêneros

potencialmente nocivos, destacam-se Microcystis, Dolichospermum (Antiga Anabaena),

Cylindrospermopsis, Oscillatoria, Planktothrix e Aphanizomenon. Ao todo, vinte (20) gêneros

30


CICERELLI, R. E.

e mais de quarenta (40) espécies de cianobactérias são conhecidos por seu potencial tóxico

(LEITE, 2008; CETESB, 2013).

As cianotoxinas são classificadas de acordo com sua estrutura química e seus

impactos patogênicos, por exemplo, dermatotoxinas, hepatotoxinas, citotoxinas e neurotoxinas.

A exposição à hepatotoxinas (microcistinas e cilindrospermopsinas) tem sido diagnosticada ao

acarretar problemas de saúde, dependendo do modo de exposição, a quantidade absorvida e a

toxicidade da cepa de cianobactérias. Quantidades inferiores podem causar distúrbios menores

(cefaléia, náuseas, diarréias), que podem até levar à deterioração das funções hepáticas. Alguns

estudos mostram que a exposição crônica a baixas concentrações pode causar câncer

(PHILIPPE, 2007).

2.2.1. Influência da luz e temperatura no desenvolvimento de cianobactérias

Nos últimos anos, um grande número de experimentos sobre a produtividade

primária fitoplanctônica foi realizado em lagos, represas e oceanos. Também foram obtidas

medidas de variáveis físicas, químicas e biológicas, o que permitiu o conhecimento sobre

fatores que determinam, controlam e limitam a produtividade primária do fitoplâncton

(TUNDISI E TUNDISI, 2008).

De acordo com os experimentos, os fatores abióticos que têm maior influência sobre

a produção de fitoplâncton são: a radiação dentro do lago (radiação subaquática), a temperatura

e a concentração de nutrientes (WETZEL, 2001). A desconformidade desses fatores,

normalmente causada por atividades antrópicas, pode prejudicar o equilíbrio natural do

ambiente e provocar o excesso, a deficiência ou até mesmo a extinção de certos organismos

fotossintetizantes. Esse desequilíbrio, naturalmente provoca condições irreversíveis e

prejudiciais para o ecossistema e consequentemente para a saúde pública (ESTEVES, 1998).

A radiação é a fonte fundamental de energia para os sistemas aquáticos. Um dos

principais fatores que interferem na fisiologia, no crescimento e na reprodução dos organismos

aquáticos são a qualidade e a quantidade de luz, as quais variam de acordo com o clima e

características das massas de água (TUNDISI E TUNDISI, 2008). Um aspecto que limita a

eficiência na utilização da luz incidente em sistemas aquáticos é a atenuação de grande parte da

energia de luz através do meio aquático (KIRK, 1994). A profundidade na qual ocorrem as

taxas máximas de fotossíntese varia com a transparência de água, que é regulada pela

concentração de matéria orgânica dissolvida e de partículas abióticas, que caracterizam a

turbidez da água. Quando a densidade de fitoplâncton, isto é, a turbidez biogênica, é elevada, o

31


CICERELLI, R. E.

efeito de sombreamento pode reduzir significativamente a penetração da luz e da zona fótica.

Em alguns casos, as populações de algas se adaptam a baixas intensidades de luz e são capazes

de se desenvolver em camadas mais profundas com taxas fotossintéticas mais altas que no

epilímnio (WETZEL, 2001).

Por outro lado, a alta intensidade de luz pode ser prejudicial para muitas algas e

reduzir as taxas de fotossíntese. A inibição ocorre quando a luz excede a saturação fisiológica

do fitoplâncton e resulta em um excesso de fótons que não são dissipados pela fixação de

carbono na fotossíntese, ou na fluorescência (WETZEL, 2001). A inibição dos mecanismos

fotoquímicos da fotossíntese pode ser visualizada, em reservatórios com alta transparência e

em dias de alta radiação solar, onde a taxa máxima de fotossíntese se encontra a uma

profundidade que proporciona 30% até 50% de atenuação da radiação subaquática à superfície.

Quando a radiação solar diminui, como no inverno, a taxa máxima de fotossíntese ocorre mais

próxima da superfície. (TUNDISI E TUNDISI, 2008).

Quanto maior for à exposição à luz intensa maior será o tempo de recuperação das

comunidades fitoplanctônicas. Estudos em um lago no País de Gales, com populações de

diatomáceas (Asterionella), mostraram que após duas horas de exposição à luz intensa foram

necessárias quatro horas de fraca intensidade de luz para completa recuperação, sendo que após

seis horas de exposição a altas intensidades luminosas esse tempo de recuperação subiu para

vinte horas (KIRK, 1994). As cianobactérias, por exemplo, que formam florações na superfície

possuem tolerância à alta intensidade de luz devido a maior concentração dos carotenoides, que

protegem as células a partir da foto-oxidação (WHO, 1999).

Outra variável relacionada com a radiação solar é a temperatura, pois existem inter-

relacionamentos entre o metabolismo do fitoplâncton e a saturação da luz. A intensidade da luz

requerida no instante de realização da fotossíntese pela alga aumenta conforme se aumenta a

temperatura da água, o que resulta em vários perfis verticais de concentração do fitoplâncton,

em função da definição de zonas de estratificação. Teoricamente, o desenvolvimento destes

organismos segue a Lei Geral Q10, na qual os processos metabólicos dobram a cada aumento

da temperatura em 10º C (TUNDISI E TUNDISI, 2008).

Para as cianobactérias, as maiores taxas de crescimento, geralmente são observadas

em temperaturas elevadas, maior que 25°C, embora existam exceções para baixas temperaturas

(ELIOTT, 2012). Normalmente o início da fotossíntese ocorre em altas temperaturas, enquanto

que para outros fitoplânctons, tais como as diatomáceas, a temperatura crítica é por volta de

5°C e para outras algas esse valor é de 15 °C. Além disso, as cianobactérias são as únicas algas

termofílicas que apresentam crescimento em temperaturas acima de 45°C (WETZEL, 2001).

32


CICERELLI, R. E.

2.2.2. Fatores intrínsecos do corpo d’água que limitam a produção de cianobactérias

Além da radiação e da temperatura, existem outros fatores que também influenciam

na organização, distribuição espacial e sucessão das comunidades fitoplanctônicas. A

capacidade da água de movimentar e transportar materiais suspensos são considerados fatores

controladores, pois o grau de turbulência da água é crítico na regulação da periodicidade e

produção do fitoplâncton e normalmente depende da morfometria do corpo d’água (WETZEL,

2001).

Além disso, o fitoplâncton também possui movimento próprio, que permite a

entrada e a saída da zona eufótica. Este potencial de flutuação depende da densidade dos

organismos fitoplanctônicos (ligeiramente maior que o da água), do tamanho e da forma dos

organismos (cilíndrico, esférico ou discoide), da presença de mucilagem (mucopolissacaríde -

que absorve água), da presença de vesículas de gás, do acumulo de hidrocarbonetos, da

capacidade de regulação iônica e da utilização de flagelos para mobilidade (TUNDISI E

TUNDISI, 2008, WETZEL, 2001, KIRK, 1994).

A carga de nutrientes é uma das principais causas de florações de cianobactérias

(fontes pontuais e difusas), destacando-se o carbono, o fósforo e o nitrogênio. Quando a

concentração de nutrientes é baixa, não há aumento de biomassa. Em contrapartida, quando a

concentração de nutrientes aumenta, devido ao escoamento superficial em locais onde há

agricultura ou despejo de efluentes, a população do fitoplâncton começa a crescer e, portanto,

aumenta-se o total de fotossíntese (KIRK, 1994).

O nitrogênio é um dos elementos mais importantes no metabolismo de sistemas

aquáticos, pela sua participação na formação de proteínas, um dos componentes básicos da

biomassa. A fixação de nitrogênio molecular pelas algas é um processo que requer muita

energia, assim como no processo de fotossíntese, o que explica a sua grande dependência da

radiação solar. Um estudo realizado na Nova Zelândia mostra que espécies de cianobactérias

evitam a concorrência, fazendo com que o processo de fotossíntese ocorra preferencialmente

na parte da manhã e de fixação de nitrogênio à tarde (ESTEVES, 1998).

Algumas espécies de cianobactérias, tais como Dolichospermum (Antiga

Anabaena), Aphanizomenon ssp e Cylindropermopsis tem a vantagem de fixar nitrogênio

atmosférico, o que permite seu crescimento em regiões com deficiência de nitrogênio, como

nas regiões semiáridas (TUNDISI E TUNDISI, 2008). Além disso, algumas pesquisas descritas

33


CICERELLI, R. E.

pelo mesmo autor observaram a fixação de nitrogênio por cianobactérias em presença de nitrato

e amônia, que são compostos inorgânicos nitrogenados.

Em relação ao fósforo, sua presença em corpos naturais, quer na forma iônica quer

na forma complexada, encontra-se sob a forma de fosfato. A absorção de fosfato é uma

condição indispensável ao crescimento das algas, pois faz parte da composição de importantes

compostos celulares. De modo geral, está ligada a produção de energia por meio de reações que

são ativadas pela luz, o que pode explicar a estreita relação entre a absorção de fosfato e a

atividade fotossintética fitoplanctônica (ESTEVES, 1998).

As cianobactérias, assim como vários outros organismos fitoplanctônicos, têm

mecanismos para armazenamento intracelular de fósforo. Isto permite o acúmulo de fosfato

suficiente para se multiplicar sem requerer nova absorção do elemento. Portanto, a biomassa

pode aumentar 10 vezes ou mais, mesmo quando o fosfato dissolvido já tenha sido

completamente exaurido do meio externo (WHO, 1999; FUNASA, 2003).

Como o florescimento de cianobactérias ocorre geralmente em ambientes

eutrofizados, assumiu-se originalmente que elas necessitavam de altas concentrações de fósforo

e nitrogênio. Porém, constatou-se, por meio de dados experimentais, que as cianobactérias

podem crescer em baixas concentrações de nutrientes pelo fato de haver um maior

aproveitamento do nitrogênio ou o fósforo, se comparado com outros organismos

fotossintéticos. Além disso, existe a maior capacidade de armazenamento, sendo menos

dependentes de alimentação externa durante períodos de escassez. Isto significa que as

cianobactérias podem ter vantagens competitivas sobre outros grupos fitoplanctônicos mesmo

sob condições de limitação da concentração de nitrogênio e fósforo (WHO, 1999; SENGPIEL,

2007; HUNTER et al., 2008).

Para o carbono, a maioria das algas são fotoautótrofas, de modo que as células de

carbono são obtidas pela transformação de dióxido de carbono em carboidratos por meio da

fotossíntese. Porém, mesmo sendo dependentes de luz, os fitoplânctons possuem a capacidade

de utilizar componentes orgânicos dissolvidos como fonte de carbono e energia, ou seja, mesmo

em baixa intensidade de luz, o aumento da concentração de dióxido de carbono leva a um

aumento na taxa fotossintética (WETZEL, 2001). Existem algas que mesmo no escuro podem

persistir por meses ou anos em condições naturais. Em temperatura elevada (40°C) associada,

pequena concentração de dióxido de carbono e condições de pH alto ou baixo, foram

observadas hidrólises lentas, sendo necessário aproximadamente 10 semanas em pH 1 e mais

de 12 semanas em pH 9 para a degradação de cerca de 90% da concentração total. Este incrível

34


CICERELLI, R. E.

potencial de resistência em condições adversas pode ser um dos fatores que contribuem para a

dominância de cianobactérias em lagos eutróficos (KIRK, 1994; FUNASA, 2003).

Em se tratando de reservatórios artificiais, que possuem a dinâmica de um lago e

funções biológicas de um rio, observa-se que a turbidez é reduzida com consequente aumento

da zona eufótica. Desse modo, a produtividade primária da área aumenta como resultado da

maior penetração da luz. Além disso, cianobactérias desenvolvem mais intensamente quando o

tempo de residência da água é maior, diferente das algas verdes que são dominantes em períodos

de residência menor. Como resultado, as comunidades fitoplanctônicas em reservatórios são

alteradas frequentemente, o que leva ao desenvolvimento de espécies estrategistas, cujo

crescimento, sequências e sucessões podem ser constantemente redefinidos (WETZEL, 2001).

2.2.3. Fatores ambientais que condicionam o desenvolvimento de cianobactérias

Estudos limnológicos recentes tratam o desenvolvimento de cianobactérias

relacionado com mudanças climáticas, que provocam a estratificação e variação do

comportamento de variáveis físicas, químicas e biológicas em reservatórios. Evidências sobre

o impacto do clima no funcionamento dos reservatórios no sudeste brasileiro foram tratadas por

Branco et al. (2009), no qual as interações do clima (vento, temperatura do ar e precipitação)

foram relacionadas com a estrutura térmica, química e biológica da coluna de água no

reservatório de Lages (Brasil).

Nessa pesquisa e em outras apresentadas por Tundisi et al. (2004, 2007 e 2010) as

conclusões foram que quando frentes frias (ventos, precipitação e diminuição da temperatura

do ar) estão operando no ambiente, o resfriamento das águas superficiais e as mudanças

provocadas pelas misturas verticais alteram a estrutura térmica dos reservatórios, que passam a

possuir perfis homogêneos de temperatura, oxigênio dissolvido, condutividade elétrica e de

nutrientes, como fósforo e nitrogênio. Em um estudo na represa Carlos Botelho (Lobo-Broa),

Tundisi et al. (2004) mostraram que o reservatório apresentou estratificação térmica, química e

biológica na coluna d’água em períodos de calmaria. Porém, durante a passagem de sistemas

frontais, com ventos com velocidade maior que 6 m/s, a coluna sofria uma mistura completa

aumentando a distribuição de nutrientes, devido ao revolvimento no fundo do reservatório

induzido pela turbulência na superfície. A resposta do fitoplâncton nessas condições é

apresentada na Tabela 2.

35


CICERELLI, R. E.

Tabela 2 – Resposta do fitoplâncton em diversas condições do clima

Frentes Frias Situação do Ambiente Resposta do fitoplâncton

(1) Nenhuma frente fria

Nenhuma mistura vertical ou

horizontal; nutrientes

disponíveis somente por meio

da regeneração.

Florações de cianobactérias

(2) Misturas verticais

moderadas prévias às

frentes frias

Períodos alternados de

estabilidade e mistura

Florações de cianobactérias

começam a dissipar; presença de

clorofíceas e pequenas

diatomáceas.

(3) Frente fria

Mudanças na iluminação do

ambiente; reposição contínua

de nutrientes; intensas misturas

vertical e horizontal.

Presença predominante de

diatomáceas e clorofíceas

(4) Dissipação da frente

fria

Inicia um novo ciclo de

estabilidade; aumento da luz e

nutrientes e camadas de

estratificação.

Início do crescimento de

cianobactérias; condições iniciais

de florações.

Adaptado de Tundisi et al. (2010).

A Tabela 2, representa um modelo de sucessão do fitoplâncton para lagos e

reservatórios com base nas mudanças na coluna d’água na ausência ou na presença da frente

fria. É possível observar pela tabela que a presença de frentes frias é um fator determinante na

composição de espécies de fitoplânctons em reservatórios. Sem a presença de frentes frias a

ocorrência de zonas de estratificação facilita a dominância de cianobactérias. Por outro lado, a

homogeneidade dos ambientes aquáticos, provocada pela ação dos ventos, acarreta na inibição

nos efeitos dominantes das cianobactérias.

Segundo Tundisi et al. (2010), deve-se considerar também as consequências do

impacto das chuvas, no qual há aumento da descarga de nutrientes pela drenagem ou pelo

revolvimento do fundo do corpo d´água, o que auxilia no processo de crescimento do

fitoplâncton. Conforme Reichwaldt e Ghadouani (2012) em curto prazo, as chuvas intensas

podem levar a condições desfavoráveis para as cianobactérias devido à diluição, contudo, em

longo prazo, esse efeito pode ser compensado pela entrada de nutrientes e pelo aumento de

volume do escoamento superficial e provocando a ocorrência de florações. Além disso, a

ocorrência de várias precipitações rápidas associadas a dias úmidos podem levar a proliferação

de cianobactérias, pela sua capacidade de utilizar os nutrientes que são adicionados,

especialmente se a estratificação permanecer inalterada. Adicionalmente, longos períodos de

seca (estabilidade da coluna d’água, altas temperaturas e aumento da eutrofização) favorecem

a proliferação de muitas espécies de cianobactérias tóxicas devido à menor ocorrência de

chuvas.

36


CICERELLI, R. E.

Tundisi et al. (2010) relata que acompanhar a ocorrência de frentes frias deve ser

prioridade nos estudos de florescimento do fitoplancton, um vez que esse fenômeno modifica

as condições físicas do ambiente e consequentemente a qualidade da água.

O controle das florações de cianobactérias em ambientes eutrofizados ainda é pouco

conhecido. O crescimento e produção desses organismos têm sido equilibrados pela

sedimentação fora da zona eufótica, provocada pelo parasitismo de fungos e do zooplâncton.

As doenças causadas por vírus, por exemplo, podem causar a quebra de diferentes tipos de algas

e cianobactérias, entretanto, o controle de florações por este método tem se mostrado pouco

efetivo em decorrência do desenvolvimento sucessional de espécies competidoras (WETZEL,

2001).

37


CICERELLI, R. E.

3. SENSORIAMENTO REMOTO EM SISTEMAS AQUÁTICOS

Técnicas avançadas de medições por Sensoriamento Remoto buscam extrair

informações a partir da análise dos registros em imagens e gráficos, do sinal resultante das

interações entre a energia eletromagnética e alvos da superfície terrestre. Para tanto, utiliza-se

o princípio da conservação de energia, ou seja, a radiação eletromagnética, quando incide sobre

a superfície de um material, será em parte refletida por essa superfície, em parte absorvida pelos

átomos ou moléculas e, em parte, transmitida, caso a matéria possua alguma transparência no

comprimento de onda da radiação em questão (JENSEN, 2000).

A energia refletida é a parte capturada por sensores remotos e contém informações

úteis sobre a composição do meio aquático. Porém, essa radiação, que atinge o sensor possui

componentes originários do espalhamento pela atmosfera, das reflexões especulares da radiação

solar direta e difusa, e finalmente do alvo de interesse, que é o fluxo de radiação emergente da

água. Quando sistemas aquáticos são estudados por Sensoriamento Remoto óptico, a

diferenciação dessas componentes radiativas é fundamental, pois a energia proveniente dos

sistemas aquáticos é relativamente mais baixa, em torno de 20%, o que resulta em baixos

valores de radiância registrados pelo sensor (NOVO, 2007; BARBOSA, 2005).

De acordo com Jensen (2000) e Alföldi (1982), o total da radiância de um corpo

d’água, registrada por um sensor aerotransportado ou orbital, é função da energia

eletromagnética proveniente de quatro componentes, identificados na Figura 1.

Figura 1 – Processos de interação da radiação eletromagnética com o corpo d’água.

Adaptado de Alföldi (1982) e Jensen (2000)

38


CICERELLI, R. E.

De acordo com a Figura 1, os corpos d’água recebem a irradiância do Sol e da

atmosfera, assim sendo a radiância total ascendente (Lt), saindo de um corpo d’água para um

sensor remoto, é uma função da radiância de espalhamento atmosférico (Lp), da radiância de

superfície da água (Ls), da radiância volumétrica de subsuperfície (Lv) e da radiância de fundo

(Lb).

A componente Lp é a porção de radiância registrada pelo sensor, que não atinge a

superfície da água, resultante da irradiância direta do sol espalhada pelas nuvens e gases da

atmosfera. A presença da atmosfera interfere seletivamente na radiação que atinge a superfície

da água, influenciando, na qualidade da radiação que interage com os componentes da água.

Esse componente refere-se também à radiação espalhada proveniente de alvos vizinhos ao

elemento de interesse.

Ls é parte da radiância registrada pelo sensor, proveniente do Sol e do céu, que

atinge a superfície da água, mas penetra somente até os primeiros milímetros da coluna d’água,

ou então é refletida diretamente pela superfície d’água. Esta energia refletida contém

informação espectral sobre as características da superfície do corpo d’água, contudo, se o

ângulo zenital solar e o ângulo de visada do sensor forem equivalentes, pode-se obter uma

reflexão especular da superfície do corpo d’água, com pouco valor espectral.

Lv é a radiância da radiação solar e atmosférica descendente que penetra na interface

ar/água e interage com a água e seus constituintes orgânicos e inorgânicos, sem alcançar o

fundo, cuja natureza é modificada pela absorção e espalhamento, denominada radiância

volumétrica de subsuperfície.

Lb é a parte da energia, que penetra na água, alcança o fundo e é propagado de volta

para a superfície.

Quando há interesse na identificação de constituintes opticamente ativos (COAs)

orgânicos e inorgânicos na coluna de água, tais como, fitoplâncton, material inorgânico

suspenso e a matéria orgânica dissolvida, a componente que fornece informações úteis é a

radiância volumétrica (Lv). Por meio dela, e da capacidade desses elementos de espalhar e

absorver a radiação incidente distintivamente dependendo do comprimento de onda, é possível

fazer uma inferência das variáveis relacionadas à qualidade da água por intermédio das feições

espectrais da radiação solar refletida pelo volume da água, em sub-superfície (KIRK, 1994).

Devido a esta complexidade da interação da radiação eletromagnética com o meio aquático, a

modelagem existente é conhecida como tridimensional e envolve espalhamento múltiplo de

diferentes ordens dentro do perfil do corpo d’água (MCCLUNEY, 1974).

39


CICERELLI, R. E.

Importante ressaltar que por definição, a radiância (Lλ) é a intensidade radiante por

unidade de área-fonte projetada numa direção específica, medida em Watts por metro quadrado

por esterradiano [Wm-2 sr-1]. Em outras palavras é o fluxo radiante em certos comprimentos de

onda (ϕλ) deixando a área-fonte projetada (A) numa certa direção (cos θ) e num ângulo sólido

(Ω) (Equação 1) (JENSEN, 2000).

𝐿𝜆 =

𝜙𝜆

𝛺𝐴 𝑐𝑜𝑠𝜃

(1)

A radiância é altamente dependente da intensidade de irradiância que atinge a

superfície da água por unidade de área (Wm-2). Entretanto, para obter informações das

quantidades refletidas da REM (Radiação Eletromagnética) em determinadas faixas do espectro

eletromagnético por um determinado objeto, segundo suas propriedades físico-químicas sem a

interferência da variação da intensidade da REM se deve estimar a reflectância, compreendida

pela relação do fluxo de radiação eletromagnética refletida pela superfície e o fluxo de

irradiância incidente (NICODEMUS et al., 1977).

3.1. Propriedades ópticas inerentes e aparentes da água e de seus constituintes

As águas naturais são compostas por materiais dissolvidos e particulados em

diferentes concentrações. Consequentemente, as propriedades ópticas de águas naturais

também apresentam ampla variabilidade e raramente se assemelham a água pura por estarem

intrinsecamente relacionadas às propriedades físico, químicas, biológicas e geológicas dos

constituintes presentes no corpo d’água (MOBLEY, 1994).

Quando os fótons penetram num corpo d’água, apenas uma parte da energia do

fóton é destinada para fotossíntese, o restante se transforma em calor ou é re-irradiada.

Basicamente, esses processos são parte de dois fenômenos: a absorção e/ou o espalhamento

seletivo da REM. O espalhamento espectral na coluna d’água causa a mudança na direção da

radiação descendente e ascendente devido aos diferentes componentes presentes na coluna

d’água (MOBLEY, 1994).

A quantificação dos processos de espalhamento e de absorção da luz na água torna

possível inferir sobre os componentes presentes nos corpos d’água (BARBOSA, 2005). Morel

e Prieur (1977), por exemplo, classificaram os corpos d’água em dois tipos, dependendo da

relação entre a concentração de COAs e coeficientes de espalhamento. Águas do tipo I se

caracterizam pela presença predominante do fitoplâncton, que é o elemento responsável pelas

variações nas propriedades ópticas da água. Enquanto que no tipo II, as concentrações de

40


CICERELLI, R. E.

partículas orgânicas e inorgânicas passam a reger estas variações. As águas do tipo I são

normalmente associadas aos ambientes oceânicos, enquanto as do tipo II a ambientes costeiros

e continentais ou interiores, nos quais a extração de informação dos COAs é extremamente

complexa.

As propriedades ópticas da água são convenientemente divididas em duas classes

independentes: inerentes e aparentes. As propriedades ópticas inerentes (POIs) dependem

apenas dos componentes que compõe o meio aquático e, portanto são independentes do campo

de luz. Os coeficientes de absorção (a [m-1])), espalhamento (b [m-1])) e a função de

espalhamento volumétrica (β (ψ;λ)) caracterizam os POIs e, por serem propriedades físicas do

meio, esses coeficientes independem de mudanças na distribuição angular do fluxo radiante, ou

seja, da estrutura geométrica do campo de luz ambiente (KIRK, 1994). É a partir dos efeitos

decorrentes das propriedades ópticas inerentes, causadas por alterações nas concentrações dos

constituintes opticamente ativos, que ocorrem mudanças na reflectância de subsuperfície e em

outras medidas das condições ópticas subaquáticas. Por serem propriedades físicas bem

definidas, as propriedades ópticas inerentes permitem aferir um conjunto de abordagens e

definições sobre corpos d’água e a decomposição em propriedades comparáveis (BARBOSA,

2005).

As propriedades ópticas aparentes (POAs) são aquelas influenciadas tanto pelas

substâncias que compõem o meio aquático quanto da estrutura geométrica (direcional) do

campo de luz do ambiente e que mostram feições regulares e estabilidade suficientes para

caracterizar um corpo d’água. Os POAs, diferentemente dos POIs, não podem ser medidos em

amostras de água em laboratório por depender da distribuição da radiação em corpos d’água

sob condições naturais. Contudo, é preciso contar com certa estabilidade do campo de luz no

ambiente, evitando-se assim, variações de iluminação provocadas por rajadas de vento e

presença de nuvens (MOBLEY, 1994).

O coeficiente de atenuação difusa espectral para a da irradiância plana descendente

Kd(λ), a reflectância de irradiância espectral R(z;λ) e a reflectância de sensoriamento remoto

são exemplos de propriedades ópticas aparentes (MOBLEY, 1994). O Kd(λ) define a taxa de

decréscimo da irradiância descendente Ed(λ) com o aumento da profundidade Z, definida pela

Equação 2 (DEKKER, 1993).

(z,λ)=- d ln Ed(z;λ)

dz = -

1

Ed(z;λ) dEd(z;λ)

dz (m-1) (2)

A reflectância de sensoriamento remoto é definida pela a razão entre a radiância

que deixa a superfície da água na direção do sistema sensor (L) e a irradiância descendente

41


CICERELLI, R. E.

(Equação 3). A reflectância de sensoriamento remoto (Rrs) é a quantidade da luz descendente

que após incidir no corpo d’água retorna a superfície em direção (θ, ϕ), passível de ser detectado

por um radiômetro apontado em direção oposta (MOBLEY, 1994).

Rrs(θ,ϕ,λ)= L(z=α;θ;ϕ;λ)

Ed(z=α;λ) (sr-1) (3)

A reflectância de irradiância espectral R(z;λ) é considerada um parâmetro

fundamental pelo fato de ser independente das variações de iluminação, do ângulo de elevação

solar e do estado da superfície da água e apenas levemente dependente das condições

atmosféricas. A R(z;λ) é definida como a razão entre a irradiância ascendente (Eu(z, λ)) e

irradiância descendente (Ed(z, λ)) (Equação 4) (DEKKER, 1993).

R(z;λ)= Eu(z;λ)

Ed(z;λ) (4)

Deve-se considerar que as POAs são fundamentais em análises por Sensoriamento

Remoto, pois essas propriedades permitem o conhecimento da variação da radiação que deixa

a água para originar informações quantitativas dos tipos de substâncias presentes na água e suas

concentrações (DEKKER, 1993).

3.2. Componentes Opticamente Ativos (COAs)

Essencialmente todas as alterações que ocorrem nas propriedades ópticas inerentes

de um ecossistema aquático podem ser atribuídas a três componentes do ecossistema: a própria

água, as substâncias húmicas dissolvidas, e ao material particulado em suspensão, denominado

de TSS (total de sólidos em suspensão), decomposto em duas frações; matéria orgânica viva e

matéria inorgânica e detritos (BARBOSA, 2005). Assim, para um estudo mais detalhado é

importante compreender as propriedades e os processos ópticos que ocorrem no meio aquático.

A priori, deve-se distinguir o efeito de cada elemento, começando pelo

conhecimento da influência da água pura na resposta espectral do corpo d’água. No estudo

realizado por Bukata et al. (1995), foram obtidas curvas de absorção e de espalhamento para a

água pura, no intervalo espectral de 250 a 800nm (Figura 2). Observando essa figura, percebe-

se que o coeficiente de absorção é elevado na região da luz ultravioleta, em seguida decresce

abruptamente com um mínimo na região entre 400 e 500 nm, aumentando rapidamente na

região do infravermelho. Constata-se assim, que no intervalo entre 400 e 500 nm, a absorção

pela água pura é desprezível e que praticamente toda energia que atravessa a interface ar/água

penetra em quase totalidade nos primeiros metros. Para curva de espalhamento, verifica-se que

42


CICERELLI, R. E.

os valores são máximos na região do ultravioleta e decresce exponencialmente em direção ao

infravermelho. A partir dessas considerações, pode-se dizer que a radiação refletida pelas

moléculas da água pura é maior na região do azul (entre 400 - 500 nm), com um máximo entre

460 e 480 nm. Consequentemente, são nesses comprimentos de onda, entre violeta e azul, que

há maior penetração da luz na coluna d’água. Desse modo, o espalhamento molecular no corpo

d’água ocorre nos comprimentos de onda da luz violeta e azul (< 520 nm) e a absorção acontece

nas faixas espectrais da luz verde, amarela, laranja e vermelha (520 – 700 nm) (JENSEN, 2000).

Figura 2 - Curva de Absorção e Espalhamento da luz na água pura.

Adaptado de Jensen (2000) e Bukata et al. (1995)

Estudos foram realizados para a determinação da resposta espectral de cada COA

presente na água, na tentativa de se obter uma melhor compreensão de seus comportamentos

espectrais para a definição de modelos que auxiliem na sua discriminação (GOODIN et al.,

1993; KIRK, 1994; DEKKER, 1993; RUNDQUIST et al., 1996; JENSEN, 2002, BUKATA,

1995). As regiões de absorção e espalhamento dos componentes irão definir seletivamente a

forma final da curva de reflectância da água, enquanto que suas concentrações serão

43


CICERELLI, R. E.

responsáveis pela magnitude das feições e pela magnitude da energia refletida na sub-superfície

(KIRK, 1994). A Figura 3 apresenta corpos d’água com diferentes substâncias, no qual é

possível constatar as diferenças significativas em seus espectros.

Figura 3 - Comportamento espectral da água pura e da água na presença do fitoplâncton, sedimentos

em suspensão e matéria orgânica dissolvida. Fonte: Adaptado de Rudorff et al. (2006).

O material particulado inorgânico em suspensão ocorre devido à agricultura,

desgaste do solo, erosão em regiões costeiras causadas por ondas naturais ou por barcos,

intemperismo de rochas e erupções vulcânicas. Os sólidos em suspensão se concentram,

principalmente, em corpos d’água continentais (rios, lagos, estuários, entre outros) e em regiões

costeiras aos oceanos. Os sedimentos em suspensão são componentes que ocasionam,

principalmente, o efeito de espalhamento da radiação na superfície dos corpos d’água. Quando

a concentração de sólidos aumenta, a porcentagem de reflectância também aumenta ao longo

de todo o espectro, proporcional ao grau de sólidos suspensos no corpo d’água (JENSEN,

2000).

Jensen (2000) relata que nos comprimentos de onda do visível entre 580 a 690 nm

a resposta espectral pode fornecer informações sobre o tipo de sólidos em suspensão na

superfície da água, enquanto que o infravermelho próximo (714 – 880 nm) pode ser usado para

se determinar a quantidade de sólidos suspensos na superfície da água. Entretanto, essas

relações podem não ser aplicadas universalmente, tendo em vista que, para cada tipo de

sedimento em suspensão, devem ser investigadas as características espectrais de absorção e

espalhamento da água e dos solos da área geográfica de interesse.

44


CICERELLI, R. E.

Com a presença de sedimentos em suspensão na água, o sinal do fitoplâncton pode

ficar mascarado e, muitas vezes, as feições na curva espectral podem aparecer deslocadas

(GITELSON, 1999).

A matéria orgânica dissolvida (CDOM) é formada durante o processo de

decomposição de matéria orgânica por ação microbial, antes de se transformar em dióxido de

carbono e formas inorgânicas de nitrogênio, enxofre e fósforo (KIRK, 1994). No ambiente

aquático, a presença de CDOM tem a particularidade de provocar uma resposta espectral

diferenciada, principalmente os primeiros comprimentos de onda. Estimativas de concentração

de clorofila a podem ser afetadas pela presença de matéria orgânica dissolvida, pois ambas

absorvem na mesma região do espectro, em aproximadamente 440nm (BUKATA et al., 1995).

Para os organismos fitoplanctônicos considera-se como feições diagnósticas de seus

pigmentos: uma feição de absorção em 440 nm, em função da forte absorção da luz pelos

pigmentos; pico de reflexão entre 565 a 570 nm, o mínimo de reflectância em torno de 630 nm,

em decorrência da absorção provocada ficobiliproteínas (pigmentos acessórios); a absorção

máxima em 685 nm e a reflexão máxima em torno de 700 nm, atribuída ao alto espalhamento

e absorção mínima provocados pela presença de COAs (MOREL e PRIEUR, 1977;

GITELSON, 1999; RUNDQUIST et al., 1996). As feições apresentadas são as feições mais

comuns e decorrentes principalmente pela presença de clorofila a, porém, existem outros

pigmentos fitoplanctônicos capazes de influenciar na resposta espectral com feições singulares

que serão melhor explorados do item 3.2.2.

Apesar das COAs terem características espectrais bem definidas, a principal

dificuldade do Sensoriamento Remoto em corpos d’água é a discriminação de componentes

ópticos orgânicos e inorgânicos que se encontram no meio natural em uma mistura altamente

complexa e que compõem a radiância volumétrica (Lv). Jensen (2000) mostra Lv como uma

função que considera a concentração de água pura (w), sólidos inorgânicos suspensos (SM),

pigmentos fitoplanctônicos1 (PF), material orgânico dissolvido (CDOM ou substâncias

amareladas) e a quantidade total de absorção e espalhamento atenuado devido à presença destes

constituintes (c (λ)) (Equação 5) (JENSEN, 2000).

L v = f [w c (λ), SM c (λ), PF c (λ), CDOM c (λ)], (5)

1 Na fórmula original de Jensen (2000) o termo considera apenas clorofila a (Chl).

45


CICERELLI, R. E.

Para discriminação dos COAs expostos na Equação 5, a partir da radiância

volumétrica de subsuperfície (Lv), bem como a extração de componentes indesejáveis que

influenciam o sinal detectado, como a resposta de fundo e a atmosfera o ideal é a utilização de

algoritmos fundamentados em métodos, selecionados de acordo com a finalidade da pesquisa

(BUKATA et al., 1995; IOCCG, 2000).

Assim, esses algoritmos podem ter abordagens empírica, semi-analítica ou

analítica. Nos modelos analíticos, os COAs são relacionados às POIs por meio das propriedades

ópticas inerentes específicas (POIs*). As POIs da coluna d’água são então associadas às POAs

e, posteriormente, à radiância no topo da atmosfera, conforme descrito pela teoria de

transferência radiativa (GIARDINO et al., 2007; MOBLEY, 1994).

Os modelos semi-analíticos permitem recuperar os POIs e POAs baseados em

modelos bio-ópticos que descrevem a relação entre os componentes da água e seus espectros

de radiância e/ou reflectância. Essas relações são derivadas dos parâmetros de qualidade da

água, do campo de luz subaquático e das medidas feitas por Sensoriamento Remoto. Também

são utilizados modelos de transferência radiativa para simular a propagação da luz através da

água e da atmosfera (IOCCG, 2000).

A modelagem semi-analítica possibilita gerar conjuntos de espectros simulados,

acima da superfície da água ou no topo da atmosfera, para variadas concentrações de diferentes

componentes da água e condições da atmosfera distintas (IOCCG, 2000). Tal informação é,

então, utilizada para gerar modelos diretos ou inversos. Nos modelos diretos, os valores das

propriedades ópticas inerentes e aparentes são utilizados para inferir o sinal registrado pelo

sensor remoto. Nos modelos inversos, as concentrações dos constituintes opticamente ativos

presentes na coluna d´água são inferidas a partir do sinal registrado pelo sensor (BARBOSA,

2005).

Embora seja muito utilizado, a modelagem semi-analítica é mais sensível a erros na

correção atmosférica quando não se conhece todas as bandas espectrais necessárias para a

adequada correção. Alguns algoritmos requerem intensos treinamentos e reparametrizações,

usando medidas de POIs regionais específicas. Para águas continentais e litorâneas, ainda há

efeitos adjacentes (espalhamento causado por alvos vizinhos), que podem constituir uma

significativa fonte de erros em bandas do infravermelho próximo (MATTHEWS et al., 2010).

Outra concepção de modelagem é a abordagem empírica ou semi-empírica, que

utiliza um conjunto de dados experimentais e técnicas de regressão estatística para gerar

algoritmos empíricos que relacionam a reflectância ou radiância do corpo d’água em especificas

46


CICERELLI, R. E.

bandas com parâmetros da qualidade da água medidos in situ (MATTHEWS et al., 2010;

ODERMATT et al., 2012).

A simplicidade dos métodos empíricos torna fácil a implementação, especialmente

em casos em que dados em campo são regularmente coletados. Esses modelos envolvem

relacionamentos por regressão que podem ser linear, exponencial ou polinomial, e já foram

utilizados por diversos autores (GITELSON, 1999; DEKKER, 1993; YACOBI et al., 1995,

KALLIO et al. 2001, MATTHEWS et al., 2010, VINCENT et al., 2004, PAN et al., 2013,

SENGPIEL, 2007, DUAN et al., 2012). O grande número de estudos realizados com esse

método comprova que algoritmos empíricos tem a capacidade de prover informações confiáveis

mesmo em ambientes continentais e costeiros (MATTHEWS et al., 2011). Alguns dos autores

têm proposto a transformação por logaritmo ou derivadas entre os constituintes da água e

informações espectrais para obtenção de melhores resultados nos modelos (RUNDQUIST,

1996; SENGPIEL, 2007; KALLIO et al., 2001). Contudo, principal limitação é que a maioria

dos algoritmos tem sua aplicação restrita às condições do conjunto de dados dos quais foram

derivados, não sendo aplicados em todas as estações do ano ou regiões (MATTHEWS et al.,

2010).

A seguir são apresentadas algumas características de pigmentos fotossintetizantes

presentes em fitoplânctons, os quais possuem capacidade de interagir com a REM. Os processos

de interação de absorção e espalhamento dentro do corpo d’água também abordados, inclusive

sobre suas características fluorescentes.

3.2.1. Pigmentos fotossintetizantes presentes nos fitoplânctons

A principal característica do fitoplâncton é a presença de pigmentos fotossintetizantes

clorofilas, carotenoides e ficobiliproteínas (ou ficobilinas) (RICHARDSON, 1996; KIRK,

1994; WEAVER E WRIGLEY, 1994; JENSEN, 2000). A ampla variedade de pigmentos

acessórios permite ao fitoplâncton ampliar as possibilidades de absorção da luz para a

fotossíntese (SENGPIEL, 2007). A distribuição desses pigmentos entre alguns grupos de

organismos está resumida na Tabela 3.

47


CICERELLI, R. E.

Tabela 3: Distribuição de pigmentos nos diferentes grupos de organismos que fazem fotossíntese.

Grupo de algas Clorofilas Carotenoides além do

β-caroteno Ficobilinas

Cor

predominante

Cyanophyta a

Flavicina,

Zeaxantina,

Oxcilaxantina,

Myxoxantofila

aloficocianina,

ficocianina,

ficoeritrina

verde-azul

Cryptophyceae a,c α-caroteno, e-

caroteno

ficocianina e

ficoeritrina

Prochlorophyta a,b - - verde

Rhodophyta a, d α-caroteno

Aloficocianina,

ficocianina,

ficoeritrina

vermelha

Fucophyceae a, c Luteína - marrom

Bacillariophyceae a, c Fucoxantina - dourada

Dinophyta a, c Peridinina - marrom

Chlorophyta a, b Luteína,

Sifonoxantina - verde

Euglenophyta a, b Sifonoxantina - verde

Plantas terrestres a, b - - verde

Adaptado de Richardson, 1996; Londe, 2008; Wetzel, 2001.

As clorofilas e os carotenoides estão presentes em todas as espécies de algas. Os

pigmentos clorofilados são divididos em grupos, diferenciados quimicamente, cujas

denominações são clorofilas a, b, c, d, e e, sendo a clorofila c, dividida em várias subespécies.

Todas as algas verdes contêm clorofila a e muitas contêm clorofila b e/ou c e raramente d

(BUKATA et al., 1995; JENSEN, 2000; KIRK, 1994). A clorofila b, embora comum em plantas

terrestres é somente encontrada em algas verdes e em grupos menores (WETZEL, 2001). A

clorofila e foi encontrada em algas Xantophyceae, mas ainda é incerta a sua existência in vivo.

A feofitina é um produto típico da degradação da clorofila a e também desempenha um papel

na cadeia de transporte de elétrons na fotossíntese (WETZEL, 2001).

A clorofila a, por estar presente em todos os organismos fotossintetizantes e ser um

dos principais responsáveis pela fotossíntese, têm sido utilizada para estimar a biomassa do

fitoplâncton e inferir sobre a qualidade da água, e, consequentemente, na carga de nutrientes e

nas condições gerais do ecossistema aquático. A relação da clorofila a com as propriedades

químicas (ex: concentração de fósforo e nitrogênio) e ópticas (ex: transparência) têm auxiliado

na caracterização dos níveis de trofia de um sistema e estimar a biomassa fitoplanctônica

(TUNDISI e TUNDISI, 2008; PAN et al., 2013).

Os carotenoides são pigmentos geralmente dissolvidos em células gordurosas e

apesar de suas funções não serem evidentes, supõe-se que sejam: (1) capazes de auxiliar na

48


CICERELLI, R. E.

coleta de luz para fotossíntese e (2) preventivos a destruição da clorofila pelo oxigênio na luz

(ROWAN, 1989). Ainda que existam consideravelmente mais carotenoides do que clorofilas

em águas naturais, o carotenoide dominante é o β-caroteno. Alguns carotenoides, tais como β-

caroteno e Zeaxantina são amplamente distribuídos pelos grupos algais, enquanto outros, são

encontrados em grupos individuais, por exemplo, a peridinina, somente ocorre em

dinoflagelados e a fucoxantina está restrita às diatomáceas e crisófitas (RICHARDSON, 1996;

WEAVER e WRIGLEY, 1994).

As ficobilinas ou ficobiliproteínas são classificadas pelos três principais pigmentos

(Figura 4), dependendo da cor e das propriedades de absorbância: ficoeritrina (vermelho),

ficocianina (azul brilhante) e aloficocianina (verde-azul). As ficobilinas, em sua maioria, são

consideradas antenas de pigmentos coletores de luz, e apresentam elementos chamados de

bilinas. Cada ficobilina apresenta diferentes propriedades espectrais, dependendo dos tipos de

bilinas (LAKOWICZ, 2008; SILVA, 2008).

A ficocianina é predominantemente encontrada em águas doces, enquanto a

ficoeritrina é um pigmento observado principalmente em ambientes marinhos (TURNER

DESIGNS, 2004; WATRAS, BAKER, 1988).

Algumas classes algais, que não contêm ficobilinas, são altamente dependentes dos

carotenoides para capturar luz. As cianobactérias e algas vermelhas possuem essa classe de

pigmentos, ficobilinas, que funcionam como pigmentos acessórios (KIRK, 1994; ROWAN,

1989). Pode-se dizer que dentre as ficobilinas, a ficocianina é a mais abundante e importante,

reportada pela primeira vez em 1928 por Lemberg (LAKOWICZ, 2008; SILVA, 2008).

Como a clorofila a é encontrada em todos os fitoplânctons, torna-se inviável sua

utilização para determinar acuradamente à presença da cianobactérias. Em contrapartida a

ficocianina está presente prioritariamente em cianobactérias, e assim é considerado um

indicador útil para detecção, quantificação, e monitoramento dos níveis de cianobactérias

(DUAN, 2012; TURNER DESIGNER, 2007). Segundo Randolph et al. (2008) a concentração

de ficocianina revela-se eficaz para a determinação da abundância de cianobactérias, quando

há grandes proporções de biomassa. A completa extração de ficobilinas é um dos passos

cruciais para a identificação e quantificação desses pigmentos na cianobactéria. Sendo a

ficocianina um produto intracelular, no qual em geral é necessário o rompimento da célula para

a sua obtenção (SILVA, 2008).

As cianobactérias realizam a fotossíntese, similarmente às plantas superiores.

Entretanto, em vez de cloroplastos, possuem uma estrutura membranosa chamada de tilacóides,

49


CICERELLI, R. E.

nos quais estão organizadas as ficobilinas (ficocianina, ficoeritrina e aloficocianina). Essa

estrutura é denominada ficobilissomos (Figura 4) (LAKOWICZ, 2008; SILVA, 2008).

Figura 4 - Modelo estrutural hemisférico de ficobilissomos

FONTE: Adaptado de Schluchter, (1994) e Wetzel (2001)

3.2.2. Propriedades ópticas dos pigmentos fotossintetizantes

A clorofila a é o principal pigmento fotossintetizante responsável pela absorção da

REM, além de estar presente em todos os tipos de algas. Por esse motivo, o estudo de algas com

o auxílio de técnicas de Sensoriamento Remoto teve início com tentativas de detecção de

clorofila a (KIRK, 1994; BUKATA et al., 1995).

A partir disso, as pesquisas foram direcionadas para discriminação de pigmentos

fotossintetizantes por meio do Sensoriamento Remoto, partindo da possibilidade de distinção

de grupos fitoplanctônicos pela identificação dos pigmentos presentes em maior quantidade nos

corpos d’água (LONDE, 2008; RICHARDSON, 1996). Inicialmente, para classificar os

pigmentos foram definidas "bibliotecas espectrais" (conjunto de espectros de diferentes grupos

de algas) para embasar teoricamente a etapa de identificação do fitoplâncton por satélite.

Contudo, esse assunto foi pouco explorado em decorrência da alta diversidade de pigmentos

existentes e da ocorrência de variações espectrais entre análises in situ e em laboratório

(LONDE, 2008). Curvas de absorção já estudadas na literatura para alguns tipos de clorofilas

são apresentadas, genericamente, na Figura 5.

50


CICERELLI, R. E.

Figura 5- a) Absorção espectral das clorofilas a e b; b) Absorção espectral para clorofilas c1 e c2.

Fonte: (KIRK, 1994)

Analisando as curvas de absorbância para tipos de clorofila representadas na Figura

5, percebe-se que as clorofilas apresentam altos valores de absorbância em regiões específicas

do espectro eletromagnético. Os picos de absorbância no azul das clorofilas a e b (Figura 5-a)

diferem mais intensamente em suas posições espectrais, enquanto que para clorofilas c1 e c2

(Figura 5-b) a diferença torna-se mais sutil em torno de 3 a 8 nm. A clorofila a possui dois picos

de absorção: um no azul (em 433 nm, chamado "Soret") e outro no vermelho (em 686 nm,

chamado pico "alpha") (KIRK, 1994; RICHARDSON, 1996; LONDE, 2008). A clorofila a

absorve fracamente entre 450 e 650 nm e a clorofila b tem o efeito de aumentar a absorção

dentro desta janela, tanto para o lado dos comprimentos de onda mais longos quanto para os

mais curtos (KIRK, 1994).

Algumas curvas de absorbância obtidas na literatura para carotenóides (a) e

ficobilinas (b), são apresentadas na Figura 6.

Figura 6 - a) Espectro de absorbância do β-caroteno; b): Espectros de absorbância de biliproteínas de

cianobactérias do grupo de cianofíceas (Fonte: KIRK, 1994; WEAVER E WRIGLEY, 1994).

a) b)

a) b)

51


CICERELLI, R. E.

Na Figura 6-a, observa-se a curva de absorbância do carotenóide β-caroteno, que se

caracteriza por possuir maior absorção entre a região do ultravioleta e azul, com um pico de

absorção mais acentuado por volta de 450 nm. A absorbância máxima de todos os diferentes

carotenóides (ultravioleta ao azul) cobrem a mesma área do espectro eletromagnético, mas as

formas de cada feição são únicas (RICHARDSON, 1996; WEAVER e WRIGLEY, 1994).

Com relação às ficobiliproteínas ou ficobilinas, as curvas apresentadas na Figura 6-

b foram obtidas a partir de cianobactérias e algas vermelhas, que possuem especificamente essa

classe de pigmentos, responsável por distingui-las da maioria das algas. A subclasse de

ficoeritrina é predominante em algas vermelhas, enquanto que a ficocianina em cianobactérias.

A subclasse de aloficocianinas é menos abundante e não pode ser utilizada para distinguir

nenhum tipo de fitoplâncton.

Pela Figura 6-b verifica-se que a absorbância máxima das ficobilinas fica entre 550

nm e 650 nm, normalmente com um único pico. Assim, as ficobilinas absorvem a luz na região

do espectro eletromagnético entre as áreas de absorção dos carotenóides e clorofilas. Para os

tipos de ficobilinas também é possível visualizar pequenas feições com formas e locais

espectrais levemente diferentes na região espectral do ultravioleta.

A ficocianina possui a particularidade de absorver predominantemente na região

espectral próxima a 615 nm, uma característica que tem possibilitado o desenvolvimento de

estudos para a detecção de cianobactérias em corpos d’água (DEKKER, 1993; KUTSER et al.,

2006; VICENT, 2004; WEAVER e WRIGLEY, 1994; RANDOLPH et al., 2008;

RICHARDSON, 1996; DUAN et al. 2012; SUN et al., 2012). A Tabela 4 apresenta um resumo

das principais feições observadas em curvas de absorbância dos pigmentos acessórios estudados

nesse tópico.

52


CICERELLI, R. E.

Tabela 4 - Feições de absorção dos principais pigmentos acessórios

Pigmento Absorção (nm) Tipo de Fitoplâncton

Clorofila a 438, 676 Todos os tipos

Clorofila b 465, 645 Prochlorophyta

Chlorophyta

Clorofila c 449, 628 Fucophyceae

Bacillariophyceae

Dinophyta

Hexa - Ficoxantina 470 cianobactérias

β-caroteno 480, UV Dinoflagelados,

diatomáceas,

crisófitas,

cianomactérias

ficoeritrina 562 cianobactérias

ficocianina 615 cianobactérias

aloficocianina 650 cianobactérias

Adaptado de Dekker (1993), Weaver e Wrigley (1994), Lobo (2009).

A Tabela 4 mostra que, no geral, os pigmentos fotossintetizantes utilizam a radiação

da faixa do azul (400 a 500 nm) e do vermelho (600 a 700 nm) para o processo de absorção.

Por isso apresentam maior absorção nessas faixas e maior reflexão na região espectral do verde

(500 a 600 nm), tornando o aspecto da água rica em fitoplâncton na coloração verde (LOBO,

2009).

Quando as cianobactérias dominam o ambiente, a feição de absorção em 615 nm é

facilmente identificada na curva de reflectância, como mostram os resultados de Ruiz-Verdú et

al. (2008), representados na Figura 7-a. Isto ocorre de modo distinto em águas com dominância

de outros grupos fitoplanctônicos, tais como as clorofitas e diatomáceas, que são

predominantemente compostas pela classe de clorofilas. A Figura 7-b apresenta a resposta

desses pigmentos em termos de absorbância.

53


CICERELLI, R. E.

Figura 7 - (a) Curvas de reflectância e (b) absorbância de culturas com cianobactérias (cyano),

clorofitas (chloro) e diatomáceas (diatom). Fonte: Ruiz-Verdú et al. (2008)

Com relação à feição característica da ficocianina, Vincent et al. (2004)

apresentaram curvas espectrais da água contendo clorofila a (Figura 8-a: curva superior) e

clorofila a e ficocianina (Figura 8-a: curva inferior). Gitelson et al. (1999) mostram o

comportamento da feição de reflectância espectral característica da clorofila a (700 nm) com o

aumento da concentração de algas do grupo de cianobactérias, no qual também foi

diagnosticada a feição de absorção (em 615 nm) relacionada à ficocianina. A Figura 8-b,

apresenta as curvas espectrais mencionadas.

Ficocianina

Ficocianina

54


CICERELLI, R. E.

Curvas de reflectância de um lago contendo

clorofila a (curva superior) e outro clorofila a e

ficocianina (curva inferior)

Fonte: VINCENT et al., 2004

Curvas de reflectância de Cyanophytas

Fonte: GITELSON et al., 1999

Figura 8 – Curvas espectrais mostrando características das feições de ficocianina e de clorofila a

Em relação à ficocianina, em todas as curvas de reflectância apresentadas como

diagnósticas da presença de cianobactérias é evidente a presença de um pico de reflectância em

650 nm, que é apresentado na literatura como associado à resposta espectral da ficocianina

(DEKKER, 1993; WEAVER E WRIGLEY, 1994; RUIZ-VERDÚ et al., 2008; MARION et al.,

2012; SONG et al., 2012; LE et al., 2011, LONDE, 2008; METSAMAA et al. 2006). Segundo

Schalles e Yacobi (2000), Dekker (1993) e Randolph (2007) o pico de reflectância em 650 nm

é próprio da fluorescência da ficocianina e será melhor detalhado no item 3.2.3.

Ruiz-Verdú et al. (2008) utilizaram essa feição de reflexão em razões espectrais

com 615 nm para estimativa de ficocianina. Dekker (1993) sugere, em sua pesquisa, estudos

mais aprofundados para os comprimentos de onda em 615, 650 e 600 nm, associados à

ocorrência do pigmento ficocianina.

Segundo Pan et al. (2013), existem algumas limitações na inferência da distribuição

de cianobactérias pela ficocianina, utilizando dados de Sensoriamento Remoto. Primeiramente,

a ficocianina não é necessariamente encontrada em todos os gêneros de cianobactérias, tais

como nas proclorófitas, de modo que o valor exato da biomassa não pode ser definido apenas

pela sua concentração. Além disso, a ficocianina não é encontrada em apenas cianobactérias,

podendo ser identificados em outros micro-fitoplânctons, mesmo que pouco significativos

quantitativamente. Importante ressaltar também que na revisão bibliográfica realizada por

Matthews (2011), observou-se que a água, outros pigmentos fitoplanctônicos, o TSS e o CDOM

podem ser significantes fontes de erro na feição de absorção em ≈615 nm.

b) a)

55


CICERELLI, R. E.

Além disso, segundo Seppala et al. (2007), a falta de aplicações práticas de métodos

analíticos para medição de concentração de ficobilinas dificulta sua interpretação por

fluorescência.

Deve-se considerar também que, o comportamento espectral do fitoplâncton sofre

influência não apenas dos pigmentos presentes, mas também de outros fatores, como a

distribuição do fitoplâncton na coluna d’água, a densidade das células, a morfologia e fisiologia

celular, o tamanho e estrutura do fitoplâncton e organização dos elementos (individual ou em

colônias) (KUTSER et al., 2006; METSAMAA et al., 2006; SIMIS et al., 2005; CIOTTI et al.,

2002; WETZEL, 2001; KIRK, 1994). Quanto maior o agrupamento em colônias de

cianobactérias por volume d’água, maior o espalhamento múltiplo pelas células no

Infravermelho próximo (IVP), visto que os fótons incidentes podem interagir com as células

antes de interagir com a água nos primeiros centímetros da coluna de água (KIRK, 1994;

LOBO, 2009). Segundo Ciotti et al. (2002) o tamanho das células dos fitoplânctons (pico, ultra,

nano ou microplâncton), pode significar até 80% da variabilidade da absorção espectral entre

400 a 700 nm.

Kirk (1994) também enfatiza o efeito de empacotamento, no qual as moléculas dos

pigmentos ficam no interior de “pacotes”, ou seja, ou seja: dentro de cloroplastos, dentro de

células ou dentro de células coloniais. Esta organização reduz a efetividade dos pigmentos em

coletar luz no ambiente, havendo redução nos coeficientes de absorção.

Existe ainda a limitação provocada com aumento da presença do fitoplâncton. Em

ambientes infestados há a diminuição de disponibilidade de luz e a migração do fitoplâncton à

superfície em busca de condições ideais de luz, pois o aumento de densidade de células aumenta

o sombreamento mútuo e também a disputa interna pela radiação disponível para a fotossíntese

(KIRK, 1994).

3.2.3. Comportamento fluorescente de pigmentos fotossintetizantes

Dentre os processos que ocorrem com a REM no corpo d’água, existem dois tipos

de espalhamento provocados pelos pigmentos fotossintetizantes: o elástico e o inelástico. O

espalhamento elástico afeta apenas a direção do fóton, enquanto que o espalhamento inelástico

produz novos fótons em comprimentos de onda diferentes do fóton incidente, o que também

aumenta o campo de luz de ressurgência (BUKATA, 2004; MOBLEY, 1994). Os processos

inelásticos têm efeitos significativos no corpo d’água, dentre os quais, destaca-se o

espalhamento inelástico por fluorescência (HUOT et al., 2007). Os pigmentos fotossintetizantes

56


CICERELLI, R. E.

são altamente fluorescentes o que torna a fluorescência útil em diversos estudos por meio do

Sensoriamento Remoto (MOBLEY, 1994).

Assim, o monitoramento por fluorescência dos pigmentos contidos em organismos

fotossintetizantes têm se mostrado uma técnica particularmente interessante pois a

fluorescência é percebida externamente ao organismo e pode ser medida de forma não

destrutiva, permitindo uma melhor estimativa da concentração dos pigmentos.

O fenômeno da fluorescência é regido pela estrutura e propriedades físico-químicas

de uma molécula, quando ela absorve a radiação eletromagnética e define um comportamento

específico quando retorna ao estado fundamental. Nesse retorno ao estado fundamental, podem

acontecer três processos: perda de calor, transferência de energia para uma molécula adjacente,

ou emissão de um fóton. Se essa emissão é de um estado singleto o processo é chamado de

fluorescência e o grupo molecular que emite a radiação é chamado de fluoróforo (NAKAEMA

E SANCHES, 1999).

Em outras palavras, quando um pigmento absorve um quantum de luz, um elétron

é elevado de seu estado fundamental (S0) para altos níveis (S1, S2,...), ao retornar ao estado

fundamental, ou seja, de S1 para S0, ocorre à emissão de fluorescência. Esse espalhamento

inelástico ocorre quando há captura de luz espalhada em energia diferente da luz

monocromática que incide no objeto (HOLLER et al., 2009). A dispersão e direção desse

espalhamento dependem do tamanho e estrutura da partícula e índice de refração (SEPPALA,

2009).

As moléculas fluorescentes geralmente possuem comprimentos de ondas

específicos de maior absorção e fluorescência, de modo que estudos baseados na fluorescência

utilizam o conhecimento do comprimento de onda ótimo de absorção de luz pela molécula e os

comprimentos de onda das emissões posteriores. Esta singularidade do espectro de

fluorescência para uma dada estrutura molecular torna possível sua identificação e composição,

assim como a intensidade da radiação pode ser utilizada para quantificar sua concentração

(GROSS, 1972). Muitas substâncias encontradas em águas naturais fluorescem, sendo que o

elemento mais estudado é a clorofila a. Outros pigmentos fitoplanctônicos também têm

comportamento fluorescente, assim como muitos dos compostos encontrados na matéria

orgânica (MOBLEY et al., 2005).

A identificação de pigmentos fotossintetizantes por fluorescência se baseia na

existência de aparatos fotossintéticos no fitoplâncton, que contém proteínas diretamente

associadas à captura de fótons (pigmentos-antena) e dispõem de anéis de carbono que

apresentam fluorescência. (SEPPALA, 2009). Ressalta-se, porém, que a quantidade de energia

57


CICERELLI, R. E.

reemitida por fluorescência é muito menor do que a inicialmente absorvida. A cada 100 fótons

absorvidos pelo fitoplâncton, poucos são emitidos por fluorescência. Muitos deles são

convertidos em calor, podendo ser transformados em energia consumida na fotossíntese. Isto

dependerá das espécies fitoplanctônicas e do estado fisiológico, que é influenciado pela

irradiância do ambiente, disponibilidade de nutrientes ou presença de poluentes (MOBLEY et

al., 2005).

Especificamente para a clorofila a, a energia é absorvida em comprimentos de onda

menores que 675 nm (453-440, 620-635 e 672-675 nm) e a reemissão ocorre por volta de 685

nm (SUGGETT et al., 2010; SEPPALA, 2009). Assim a fluorescência induzida por luz solar

pode explicar as medidas espectrais ocorridas em 685 nm, em águas contendo fitoplâncton

(MOBLEY et al., 2005). A Figura 9 apresenta o comportamento de absorção e fluorescência da

clorofila a no corpo d’água. De acordo com essa figura, à absorção da luz pela molécula ocorre

na região do azul, no qual o elétron passa para um alto estado de excitação (S2), em seguida há

perda de calor, reduzindo-o para um mais baixo estado de excitação (S1). Ao retornar para o

estado fundamental, ocorrem dois fenômenos: o de absorção da luz vermelha em 675 nm e de

emissão por fluorescência em 685 nm.

Figura 9 – Princípios básicos do fenômeno de excitação e emissão e as diferenças entre a excitação

espectral (absorção) e emissão espectral (fluorescência) da luz absorvida por moléculas de pigmentos

da clorofila a. Fonte: Adaptada de Papagiourgiou e Govindjee (2004) e Suggett et al. (2010)

A Figura 10 apresenta os espectros de absorção e emissão da clorofila a, bem como

de outros tipos de clorofilas. Para facilitar o entendimento dessa figura deve-se ter ciência de

que para registrar o espectro de absorção, é necessário variar o comprimento de onda de

excitação, enquanto, o comprimento de onda de observação (ou emissão) é mantido constante.

58


CICERELLI, R. E.

Para registrar o espectro de emissão de um composto, irradia-se a amostra com um

comprimento de onda de absorção fixo e mede-se a intensidade da luz reemitida, numa faixa

espectral definida.

Figura 10 - Espectros de absorção (excitação) e emissão da Clorofila a (Chl a), Feofitina (Pheo a) e

Clorofila b (Chl b). Fonte: Adaptado de Turner Designs (2004)

Todos os tipos de clorofilas e material degradado (feofitina) têm suas próprias

regiões de excitação e emissão. Porém, seus espectros podem se sobrepor (Figura 10) com o

espectro de clorofila a, devido a estrutura química similar das moléculas dos pigmentos. Essa

sobreposição nos espectros pode resultar em uma interferência, proporcionando em uma super

ou subestimação do pigmento em questão (TURNER DESIGNS, 2004).

As ficobilinas são altamente fluorescentes por conter proteínas de algas azuis,

verdes e vermelhas, que absorvem energia em 470 nm a 660 nm, entre o intervalo de absorção

do azul e vermelho, diferente da clorofila. Especificamente, as absorções máximas para

ficocianina, ficoeritrina e aloficocianina estão entre 610-650 nm, 540-575 nm e 650-655 nm,

respectivamente, conforme se mostra na Figura 11-a (SONI et al., 2006; LAKOWICZ, 2008;

FRENCH et al.,1956).

As ficobilinas são consideradas antenas de pigmentos coletores de luz. Cada

ficobilina apresenta diferentes propriedades espectrais e a literatura indica que a excitação e

emissão para ficocianina (presente em cianobactérias como Anabaena, Microcystis e Spirulina)

encontrada em água doce, ocorrem nas regiões espectrais de cerca de 630 nm e 660 nm,

respectivamente (VINCENT, 1983; KATANO et al., 2004; STEWART, FARMER, 1984;

WATRAS, BAKER, 1988; WATRAS, BAKER, 1987; LEE et al., 1994). Segundo Seppala et

59


CICERELLI, R. E.

al. (2007), para detecção de cianobactérias do tipo Aphanizomenon sp., os comprimentos

máximos de excitação e emissão devem ser em 620 e 650 nm, respectivamente. Para outras

duas espécies houve uma leve incompatibilidade dos comprimentos de onda de picos máximos

de absorção e de emissão de fluorescência. Os equipamentos da Turner Designs (2004), por

exemplo, fazem a indicação dos comprimentos de onda 600 nm e 640 nm para excitação e

emissão, respectivamente. Seppala et al. (2007) afirma que o número e o tipo de diferentes

ficobilinas presente em cada célula do fitoplâncton determina as propriedades espectrais e por

isso as informações espectrais podem variar. A Figura 11 representa os espectros genéricos de

absorção e fluorescência das ficobilinas.

Figura 11 - Espectros de absorção (excitação) (a) e fluorescência (b) de ficobilinas

Fonte: French et al. (1956)

Especificamente para cianobactérias de água doce, a fluorescência da ficocianina é

extremamente alta para a fluorescência in vivo (IVF), ou seja, com as células vivas (WATRAS,

BAKER, 1988). Watras e Baker (1988) pesquisaram culturas isoladas de cianofíceas

Microcystis e Anaeba (presença de ficocianina e clorofila a) e também de três fitoplânctons

eucarióticos (com predominância de clorofila a), realizando testes de fluorescência com

espectros de emissão (Em) e excitação (Ex) em locais espectrais diagnósticos dos pigmentos

ficocianina (Em=660 e Ex= 630) e clorofila (Em=680 e Ex= 440). Nas culturas de Microcystis,

os autores verificaram um pico na curva de excitação em 627 nm, peculiar de ficocianina,

independente do comprimento de onda configurado para a emissão ser próprio da clorofila a

(680 nm) ou ficocianina (659 nm). Para a curva de emissão, observou-se um pico centrado em

659 nm (ficocianina), independentemente se a curva de emissão foi de ficocianina (660 nm) ou

clorofila a (440nm). As curvas de fluorescência in vivo de colônias de Microcystis são

apresentadas na Figura 12.

Já nas curvas de fluorescência apresentadas dos três fitoplânctons eucarióticos, com

presença predominante de clorofilas, as respostas de maior excitação e emissão foram referentes

às clorofilas. Esse estudo demonstrou que é possível discriminar cianobactérias de outros tipos

a) b)

60


CICERELLI, R. E.

de fitoplâncton pela característica fluorescente específica da ficocianina. Como a Microcystis

possui pouca clorofila a em sua composição, o que predominou nas curvas de fluorescência foi

a informação da ficocianina.

Curva de Excitação Curva de Emissão Figura 12 - (a) Curva de excitação com janela de emissão configurada para 680 nm (clorofila a) e 659

nm (ficocianina) (b) Curva de emissão com excitação em 440 nm (clorofila a) e 629 nm (ficocianina)

para colônias de cianobactérias Microcystis.

Outro experimento feito pelos mesmos autores diz respeito à mistura de clorofila a

com ficocianina, no qual se manteve constante a concentração de algas verdes e adicionou-se

cianobactérias. A leitura fluorimétrica mostrou um valor constante de fluorescência da clorofila

acompanhado por um aumento linear da fluorescência da ficocianina, quando do aumento da

concentração de cianobactérias.

Muitos autores referem-se também à influência de outros parâmetros na resposta de

absorção e fluorescência das ficobilinas. No manual da Turner Designs (2004) e em Seppala

(2009) encontra-se menção de que a alta concentração de CDOM pode influenciar nas medidas

efetuadas por fluorimetria. Condições iluminação, estresse de nutrientes, e composição das

espécies fitoplanctônicas podem ser fatores limitantes para sua detecção (SEPPALA, 2009;

KIEFER, 1973).

Chang et al. (2012) relatam que a presença de clorofila a e maior turbidez produzem

falsas estimativas de cianobactérias. Uma característica adicional que pode afetar

significativamente a detecção de clorofila a e ficocianina é o crescimento e a presença de

cianobactérias na forma de colônias (CHANG et al., 2012). Gregor e Marsalek (2004)

observaram que a fluorescência é adequada para utilização em massas de água com níveis mais

baixos de clorofila a. No entanto, uma subestimação da concentração de clorofila a pode ocorrer

se a concentração de fitoplâncton é alta, especialmente quando as espécies se encontram na

forma de colônias.

Ainda existem indícios da influência da temperatura, pois cada grau de variação da

temperatura da água implica em 1,4% de mudanças na fluorescência in vivo (IVF)

a) b)

61


CICERELLI, R. E.

(LORENZEN, 1966; KIEFER, 1973). Kiefer (1973), em seu estudo sobre os parâmetros

ecológicos que controlam a variabilidade da fluorescência do fitoplâncton, mostrou a existência

do efeito de foto-inibição resultante da exposição do fitoplâncton à variação solar no período

de um ciclo diurno.

3.3. Instrumentos para obtenção de medidas de ficocianina por meio da fluorescência e de

suas propriedades espectrais

Considerando que o fitoplâncton presente no corpo d’água utiliza os fótons

advindos do sol e do céu para iniciar complexos processos de absorção e espalhamento dentro

do corpo d’água, o estudo da interação da REM com os seus pigmentos fotossintetizantes,

inclusive utilizando suas características fluorescentes, passou a ser usado na tentativa de estimar

sua concentração.

O método mais utilizado tem sido a identificação das espécies e o acompanhamento

de suas densidades por meio de contagem, porém esse método tem se mostrado insuficiente,

pois não permite o cálculo do biovolume fitoplanctônico, em decorrência da variação do

tamanho e forma das células algais (RANDOLPH et al., 2008). Além disso, tal método não é

capaz de fornecer subsídios ao monitoramento, em razão da extensa plasticidade fenotípica2 de

algumas espécies e devido sua característica intrapopulacional (CALIJURI et al., 2006).

Os métodos para a detecção de pigmentos fotossintetizantes utilizando técnicas de

laboratório por espectrofotometria, fluorimetria, chemtax (chemical taxonomy software) e

cromatografia líquida de alta precisão (HPLC- High Performance Liquid Chromatography)

também podem ser considerados. O método espectrofotométrico é eficiente para estimativa da

clorofila, e se fundamenta na absorção de luz em comprimentos de onda definidos. Esse método

tem a desvantagem de não permitir a determinação de certos pigmentos acessórios, de requerer

volumes relativamente grandes de amostras de água (principalmente em situações de baixa

concentração de pigmentos) e necessitar de amostras altamente conservadas. O método HPLC,

apesar de ser eficiente na determinação de pigmentos acessórios, ainda constitui uma

modalidade extremamente onerosa pelo elevado tempo de análise e custos de instrumentação e

manutenção (CALIJURI et al., 2006).

O chemtax (chemical taxonomy software) é um software que auxilia na

determinação da contribuição dos principais grupos taxonômicos por meio de um processo

interativo de fatorização matricial para otimizar a associação entre os diferentes pigmentos

2 Plasticidade fenotípica: Mudança morfológica de um organismo, quando sujeito a distintos estímulos ambientais.

62


CICERELLI, R. E.

presentes e a composição dos grupos taxonômicos. Para garantir a alta qualidade de saída do

software, é fundamental que os dados de entrada sejam de alta qualidade e que os parâmetros

iniciais (isto é, grupos fitoplanctônicos) sejam realistas para a região de estudo (KOZLOWSKI,

2011).

A seguir apresenta-se o estado da arte sobre os instrumentos disponíveis para a

obtenção de medidas de ficocianina por meio de suas propriedades de fluorescência e por

espectrorradiometria.

Medidas de fluorescência da ficocianina

Os estudos de ambientes aquáticos por meio da fluorescência têm utilizado da

peculiaridade de singularidade do espectro de fluorescência para uma dada estrutura molecular,

para auxiliar na identificação de substâncias (GROSS, 1972).

O sensor MODIS (MODerate Resolution Imagin Spectrometer), por exemplo,

possui um produto que se fundamenta no algoritmo FLH (fluorescence line height) para

discriminar a quantidade de radiação advinda dos oceanos resultante da fluorescência da

clorofila a. O princípio é a construção de uma linha de base a partir do comprimento de onda

próprio de emissão de clorofila a por fluorescência (683 nm). Após diversas correções para

extrair a proporção de espalhamento elástico é possível estimar a quantidade de radiação

associada à fluorescência da clorofila a e assim inferir em sua concentração (ABBOT e

LETELIER, 1999).

Por outro lado, estudos recentes mencionam o sensor FLEX (Fluorescence

Explorer), no qual o sinal de fluorescência é relacionado com a existência de clorofila na

vegetação terrestre em escala global. A principal dificuldade dessas pesquisas é a extração do

sinal de fluorescência a partir da radiância obtida pelo sensor (KRAFT et al., 2010).

Para os pigmentos fotossintetizantes pertencentes ao grupo das ficobilinas, a

fluorescência da ficoeritrina foi observada em dados radiométricos obtidos por Curver (1996)

e também por Sensoriamento Remoto ativo, a partir de dados LIDAR (light detecting and

ranging system) (HOGE E SWIFT, 1986). Para ficocianina, autores mencionam a utilização da

feição de fluorescência em 650 nm em curvas de reflectância espectral, porém sem a menção

de tratamentos para a distinção do espalhamento elástico do inelástico (DEKKER, 1993;

RANDOLPH, 2007).

Apesar dos avanços, as pesquisas ainda são incipientes ao se considerar a utilização

remota da fluorescência para obtenção de informação de pigmentos fitoplanctônicos. Muito

63


CICERELLI, R. E.

embora, já existam equipamentos sofisticados que permitem a extração da informação do alvo

de interesse com alta precisão e acurácia, tanto em campo como em laboratório.

Na prática, os equipamentos de campo e de laboratório para detecção fluorimétrica

se baseiam no princípio da ótica de duplo feixe, no qual um feixe superior passa inicialmente

por um monocromador para selecionar o comprimento de onda de excitação. Posteriormente,

pela amostra ou no ambiente natural e, em seguida, passa por um segundo monocromador para

isolar e analisar a emissão fluorescente proveniente da amostra em um determinado

comprimento de onda, para, finalmente, passar por um fototransdutor, no qual a radiação

isolada é convertida em um sinal elétrico de medida. O feixe inferior de referência é utilizado

para produzir um espectro resultante para um único comprimento de onda, o que cancela o

efeito das flutuações da intensidade da fonte (HOLLER et al., 2009). A Figura 13 mostra o

esquema de funcionamento do fluorômetro.

Figura 13 - Principais componentes de um fluorímetro ou espectrofluorímetro

Fonte: Holler et al. (2009)

Para registrar o espectro de emissão (Em) de um composto, irradia-se a amostra com

um comprimento de onda de excitação fixo e mede-se a intensidade da luz reemitida, em uma

faixa espectral definida. Para registrar o espectro de excitação (Ex), faz-se variar o comprimento

de onda de excitação, enquanto o comprimento de onda de observação (ou emissão) é mantido

constante. O comprimento de onda de observação ideal é aquele que corresponde à posição do

máximo do espectro de emissão do composto considerado. (HOLLER et al., 2009).

Para a qualificação e quantificação do pigmento fotossintetizante ficocianina a

fluorimetria vem sendo avaliada e testada por diversos autores. Vicent et al. (2004) utilizaram

a metodologia proposta por Watras e Baker (1988) para estimativa de ficocianina. Seppala et

al. (2007) utilizaram dados de fluorescência para identificar gêneros de cianobactérias, a partir

da detecção da ficocianina. Randolph et al. (2008), Simis et al. (2005) e Song et al. (2013)

Seletor de

emissão λ Transdutor

Componentes

eletrônicos/sistema

de dados

computacional

Seletor de

excitação λ Atenuador

de feixe

Amostra

Fonte Transdutor

Feixe

Superior

Feixe

Inferior

64


CICERELLI, R. E.

utilizaram dados fluorimétricos de laboratório para quantificar ficocianina e validar seus

modelos gerados a partir de dados espectrorradiométricos. Brient et al. (2008) avaliaram o

desempenho de uma sonda submergível para medir a fluorescência específica da ficocianina,

para a estimativa da biomassa de cianobactérias, com o objetivo de a sua aplicação para a gestão

e monitoramento.

Segundo Brient et al. (2008) e Song et al. (2013) as medições em campo com sondas

submergíveis podem fornecer informações quantitativas de cianobactérias de forma estática ou

em fluxo contínuo, possibilitando a obtenção de informações antecipadas para a emissão de

alertas sobre florações de cianobactérias. Atualmente o monitoramento é realizado mediante

análise da concentração de ficocianina por amostragem em campo e contagem de células.

As principais vantagens da utilização da fluorescência para estudo de pigmentos

fotossintetizantes é sua alta sensibilidade na detecção dos pigmentos em níveis naturais in vivo,

sem a utilização de métodos de extração. Essa característica permite a obtenção das medidas

com poucas alterações no ambiente natural, eliminando o problema de deterioração das

amostras. Além disso, o poder de detecção por fluorescência é três vezes superior que a

espectrometria de absorção, podendo ser utilizada quando as concentrações são baixas ou a sua

amplitude de variação é reduzida. No mais, o método é realizado em campo e possibilita coletar

um grande número de elementos amostrais, bem como a obtenção de dados em fluxo contínuo

(TURNER DESINERS, 2004).

Medidas espectrorradiométricas da ficocianina

Para a extração de informações sobre pigmentos fotossinteticamente ativos por

meio de suas propriedades espectrais utilizam-se dispositivos capazes de detectar e registrar a

radiação eletromagnética (REM) proveniente do ambiente aquático, gerando produtos passíveis

de interpretação, seja na forma de imagem, gráfico ou numérica (MOREIRA, 2005).

Os sensores não imageadores, tais como espectrorradiômetros, fornecem medidas

pontuais que integram a energia no tempo, no espaço e em comprimento de onda, para produzir

uma curva espectral que caracteriza a potência eletromagnética emitida, refletida ou transmitida

pelo alvo. O sistema de dispersão utilizado pelo espectrorradiômetro decompõe a radiação

incidente em diferentes comprimentos de onda, de tal forma que se possa medir a resposta do

alvo quase que de maneira contínua ao longo do espectro eletromagnético (NOVO, 1992).

Sensores imageadores são equipamentos que fornecem como resultado final uma

imagem da área (cena) do terreno (SCHOWENGERDT, 2006). As características dos sistemas

65


CICERELLI, R. E.

imageadores, em geral, são definidas por quatro domínios de resolução: espectral, espacial,

temporal e radiométrica, descritos em Mustard e Sunshine (1999). Com o avanço desses

sistemas sensores e da computação, surgiram novas possibilidades de manipulação no domínio

espectral por meio de imagens de Sensoriamento Remoto, inclusive com sensores de altíssima

resolução espectral, que produzem para cada pixel (elemento de resolução espacial), medidas

radiométricas em bandas estreitas e contínuas, com um detalhamento espectral mais próximo

daquele verificado em espectrorradiômetros de campo ou de laboratório (CLARK, 1999).

Os dados de Sensoriamento Remoto imageadores são relevantes para o estudo dos

sistemas aquáticos, pois permitem a aquisição de dados sinópticos sobre grandes áreas

fornecendo uma visão do sistema aquático integrado a sua bacia de drenagem. Além dessa visão

sinóptica, tais dados também podem ser adquiridos em diferentes épocas do ano, permitindo

não apenas uma integração espacial das conexões entre o uso da terra e funcionamento do

sistema aquático, mas também análises de transformações a que está sujeito como resultado de

mudanças nas funções de força hidrológica, climáticas e econômicas (NOVO et al., 2007).

Porém, para a extração de informações, o Sensoriamento Remoto na água pode ser

particularmente complexo, pelo fato dos corpos d’água serem diferentes em termos de escala,

ecologia, química da água e uso da terra na zona de contribuição da bacia hidrográfica. Assim,

cada ambiente aquático apresenta desafios individuais que precisam ser corretamente

modelados para o correto uso de dados de satélites (TEBBS et al., 2013).

Um dos fatores limitantes do Sensoriamento Remoto, seja orbital ou

aerotransportado, é que a radiação solar deve passar através da atmosfera antes de ser coletada

pelo sensor. Por isso, imagens adquiridas remotamente incluem informações sobre a atmosfera

e da superfície da terra. Para os interessados em análises quantitativas da reflectância de

superfície, a remoção da influência da atmosfera é um passo de pré-processamento crítico (ITT,

2009).

A detecção remota de pigmentos fotossinteticamente ativos teve início em

ambientes aquáticos oceânicos, nos quais ainda é predominante. Um grupo de algas, que teve

seus pigmentos estudados utilizando imagens do satélite CZCS (Coastal Zone Color Scanner)

foi o dos dinoflagelados, responsáveis pelas marés vermelhas e marrons. Sua cor é causada por

carotenóides específicos, tais como, a fucoxantina e há dominância de clorofila c3 (WEAVER

e WRIGLEY, 1994).

Nos primeiros estudos direcionados para detecção de ficocianina, tais como o de

Jupp et al. (1994), os valores de ficocianina foram estimados pela presença de cianobactérias,

mas sem a quantificação da concentração do pigmento. A primeira tentativa de quantificar a

66


CICERELLI, R. E.

ficocianina a partir da reflectância espectral foi baseada em métodos semi-empíricos

desenvolvido por Dekker (1993) e por razão de bandas de Schalles e Yacobi (2000). As

conclusões desses estudos mencionam que a eficiência na discriminação de pigmentos

fitoplanctônicos depende da concentração desses pigmentos na água, e, consequentemente, da

densidade dos organismos, bem como da resolução espectral e espacial do sensor utilizado para

detecção.

Vicent et. al (2004), por exemplo, avaliou dados do sensor TM/Landsat para

detecção de ficocianina, no qual a partir de regressão linear múltipla de razão de bandas foi

possível estabelecer correlações com ficocianina (r2 = 0.78). A baixa resolução espectral desses

dados possibilitou apenas mapear satisfatoriamente florações de cianobactérias no lago Erie,

que se caracteriza pela alta concentração de organismos fitoplanctônicos. O principal problema

identificado pelos autores é a lacuna existente entre as bandas do verde e vermelho (TM2 e

TM3) do Landsat, onde se localiza a região favorável para a detecção de ficocianina em 620

nm (Figura 8-a).

Vicent et. al (2004) cita outros satélites que poderiam cobrir esta lacuna (CZCS,

AOCI (Airborne Ocean Color Imager) e SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor))

mas diz que, por outro lado, o sensor TM apresenta como vantagem a resolução espacial de

28,5m, que é ideal para águas interiores e zonas costeiras, que são difíceis de serem pesquisadas

utilizando uma resolução espacial de 1 km dos sensores CZCS e do SeaWiFS.

Simis et al. (2007) e Ruiz-Verdú et al. (2008) realizaram estudos determinísticos

com a utilização do sensor multiespectral de média resolução MERIS (MEdium Resolution

Imaging Spectrometer), que apresentam bandas espectrais em regiões mais específicas para

detecção de pigmentos fotossintetizantes. Os resultados mostraram-se relevantes e animadores

para continuidade de pesquisas nessa área.

Randolph et al. (2008), Duan et al. (2012) e Song et al. (2013) propuseram detectar

ficocianina utilizando dados hiperespectrais. Os resultados foram otimistas, porém tais

pesquisas se limitaram a medidas com espectrorradiômetro de campo, o que impossibilitou a

obtenção do comportamento espacial da ficocianina. Já o trabalho realizado por Sengpiel (2007)

foi realizado com dados hiperespectrais orbitais para predição de ficocianina e clorofila a. Os

resultados mostraram que os dados do sensor AISA (Airborne Imaging Spectrometer) são

capazes de estimar a presença de ficocianina e clorofila a, contudo seria necessário um melhor

refinamento dos dados com uma correção atmosférica. Além disso, foi recomendada a

utilização de outros instrumentos sensores com melhor relação sinal/ruído. Ainda, Sengpiel

(2007) também sugere a realização de estudos avaliando a variação temporal, para compreensão

67


CICERELLI, R. E.

da variação espacial e temporal dos fenômenos. Nesse estudo, observou-se também que a

resolução espacial utilizada, de 1 km, que é inadequada para pequenos e médios corpos d’água.

Matthews (2011) relata que sensores com alta resolução espacial, baixa relação sinal/ruído e

amplas bandas espectrais não são capazes de detectar ficocianina.

Metsamaa et al. (2006) realizaram análises com um modelo bio-óptico associado as

propriedades ópticas de cianobactérias com resoluções espectrais diferenciadas. Segundo os

autores, para águas do tipo II3, as feições de reflexão e absorção de ficocianina se tornam

detectáveis nos espectros de reflectância quando: a concentração de clorofila a é superior a 8

µg/L e a resolução espectral do sensor seja melhor que 10 nm, com razão sinal ruído melhor

que 1000:1. Isso aponta para a dificuldade de distinguir florescimentos de cianobactérias em

estágios iniciais, pois os espectros de reflectância da águas dominadas por cianobactérias seriam

similares aos de águas dominadas por outros organismos fitoplanctônicos (LONDE, 2008).

Sobre os métodos utilizados para estimativa de ficocianina, Simis et al. (2005)

propuseram a utilização de algoritmos semi-analíticos baseados em modelos bio-ópticos e

propriedades ópticas inerentes. Esses métodos também foram validados por Randolph et al.

(2008) e Ruiz-Verdú et al. (2008) para diferentes reservatórios, juntamente com os algoritmos

existentes até 2008, no qual foram avaliados aspectos positivos e negativos, tais como facilidade

no uso, disponibilidade de bandas espectrais e outras tendências tecnológicas. Hunter et al.

(2008) trabalharam com índices de duas bandas; Le et al., 2011 com índices de quatro bandas,

e Vicent et al. (2004) utilizaram outras combinações espectrais. Contudo uma importante fonte

de erro na estimativa é a presença de outros pigmentos acessórios, como clorofilas b, c1 e c2.

A ocorrência de sedimentos em suspensão é outro fator limitante, especialmente em águas do

tipo II (LE et al., 2011). Mishra et al. (2009) sugeriram a aplicação da informação espectral de

600 nm em um algoritmo de razão de bandas simples com a feição de absorção da ficocianina

em 620 nm, em decorrência da influência da absorção da luz pela clorofila a ser menor em 600

nm do que em 620 nm. Contudo os pesquisadores alertam que esta região espectral pode sofrer

interferências pela absorção do CDOM e ainda haver incerteza na estimativa em condições de

alta turbidez.

Mishra et al. (2013b) desenvolveram um algoritmo semi-analítico para obtenção do

coeficiente de absorção do fitoplâncton aϕ(λ). Este estudo se baseou em um aprimoramento do

modelo proposto por Lee et al. (2002), que faz a estimativa do coeficiente de absorção total

3Definição de Morel e Prieur (1977) para águas com altas as concentrações de partículas orgânicas e

inorgânicas, comum em corpos d’água interiores e costeiros.

68


CICERELLI, R. E.

at(λ). Mais recentemente Mishra et al. (2013a) desenvolveram outro algoritmo semi-analítico

para estimar a concentração de cianobactérias em ambientes de alta turbidez, a partir da

decomposição do aϕ(λ), para obtenção do coeficiente de absorção da ficocianina. Contudo,

destaca-se que a área de estudo dos trabalhos apresentaram medidas de clorofila a superiores a

1000 µg/L. Nas conclusões, os autores relatam que o modelo de estimativa de ficocianina tem

baixa performance para concentrações menores que 150 µg/L.

Segundo Li et al. (2012), esses métodos não possuem resultados satisfatórios para

predição de ficocianina em amostras d’água com concentração inferior a 50 µg/L. Além disso,

esses algoritmos preveem a realização de otimizações para cada região no qual são aplicados.

Li et al. (2012) também propuseram uma aplicação semi-analítica combinando três

índices de bandas e um algoritmo de linha de base (TBBA) para estimativa de concentração de

ficocianina em três reservatórios na Índia. O método mostrou-se menos sensível à presença de

CDOM e ao espalhamento de outros pigmentos na coluna d’água. A fim de otimizar os fatores

de correção, é necessário medir as propriedades ópticas inerentes e aparentes dos constituintes

da água e testar outros modelos empíricos, semi-analíticos e analíticos (LE et al., 2011;

HUNTER et al., 2008).

Além do mais, para a maioria dos casos apresentados, a concentração de

ficocianina, utilizada para a geração de modelos, foi estimada a partir de métodos limnológicos

tradicionais de laboratório. Esses métodos são susceptíveis a erros de diversas fontes, que vão

desde a fragilidade da conservação das amostras, até mesmo ao processo moroso de contagem

manual dos elementos algais. No mais, a validação dos dados de Sensoriamento Remoto em

todos os casos foi complicada em decorrência da diferença temporal entre as observações do

satélite e coleta das amostras em campo (METSAMA, 2009).

69


CICERELLI, R. E.

4. DESENVOLVIMENTO GERAL DA PESQUISA

Nesse capítulo é apresentada uma breve descrição da área de estudos, os materiais

utilizados no desenvolvimento da pesquisa e o método adotado. Posteriormente, no capitulo 5

são detalhados os processamentos aplicados e as ferramentas de análise utilizadas.

4.1. Caracterização do ambiente aquático em estudo

A área de estudos foi definida com base em critérios de localização do recurso

hídrico e logística apropriada para realização de campanhas de campo, bem como o

conhecimento prévio de atividade fitoplanctônica. Dentre os locais avaliados, aquele que

atendeu adequadamente aos critérios colocados anteriormente foi uma área teste inserida no

reservatório de Nova Avanhandava.

A área de estudo localiza-se no médio curso do Rio Tiête no município de Buritama-

SP. A UHE de Nova Avanhandava entrou em operação em 1982, com área de cobertura do lago

de 210 km², vazão média anual de 688m³/s e profundidade média de 13 m (AES TIETÊ, 2011).

O tempo de residência da água varia de 32 a 119 dias e recebe a contribuição de quatro

tributários principais: Rio dos Patos, ribeirão dos Ferreiros, ribeirão Bonito e ribeirão Lageado

(CESP, 1998). A Figura 14 apresenta a localização do reservatório no contexto do território

brasileiro e a configuração do reservatório em composição colorida RapidEye das bandas 3,2,1

associadas às cores vermelho, verde e azul, respectivamente.

Os reservatórios do médio e baixo curso do Rio Tietê se encontram em um sistema

tipo cascata, com várias represas subsequentes, formando um conjunto que recebe e acumula

materiais orgânicos e inorgânicos provenientes dos sistemas adjacentes. A bacia do Baixo Tietê

foi intensamente desmatada a partir da década de 1930, provocando fortes processos erosivos,

resultando em intensa degradação do solo e assoreamento dos corpos d’água. Em relação ao

uso dos recursos hídricos, a Unidade de Gerenciamento do Recursos hídricos (UGRHI) 19

(Baixo Tietê) se encontra em estado crítico, pois a demanda por água superficial, para os

diversos fins supera 46% da vazão mínima disponível (REPEA, 2005).

70


CICERELLI, R. E.

Figura 14 - Ilustração do Reservatório de Nova avanhandava, Baixo Rio Tiête/SP (Imagem: RapidEye

- Composição colorida: 3R2G1B com corpo d’água delimitado por limite vetorial em azul

A bacia, atualmente, tem papel social e econômico expressivo em função da

localização no centro de um importante sistema agrícola e industrial do país. Entretanto, o

cultivo extensivo, a disposição de detritos urbanos, a carga orgânica industrial, devido,

principalmente, ao setor sucroalcooleiro têm causado, nas últimas décadas, aumento no

transporte de nitrogênio e fósforo do meio ambiente terrestre para o aquático, gerando uma série

de impactos ambientais (TUNDISI e TUNDISI, 2008; RODGHER et al., 2002; SENDACZ et

al.; 2006, REPEA, 2005).

Segundo dados do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), coletados da

estação meteorológica de Catanduva, distante 120 km do reservatório de Nova Avanhandava,

nos últimos três anos, o clima próximo ao reservatório foi tropical chuvoso com inverno seco e

mês mais frio com temperatura média de 23ºC. O mês mais seco tem precipitação inferior a 50

mm, com período chuvoso iniciando em outubro. A Figura 15 apresenta gráficos mensais com

dados de precipitação, velocidade do vento e temperatura do ar do ano de 2009 até 2013.

71


CICERELLI, R. E.

Figura 15 - Dados meteorológicos da estação meteorológica de Catanduva de 2009 até 2013; a)

Precipitação mensal (mm); b) Temperatura média mensal (°C); c) Velocidade dos ventos (km/h).

4.2.Materiais

Fluorômetro Turner 10-AU

O Fluorômetro da Turner Designs, modelo 10-AU-005-CE foi utilizado para a

detecção de fluorescência in vivo (IVF) da clorofila a. Esse equipamento foi disponibilizado

pela Faculdade de Ciências Agronômicas da Unesp/Campus de Botucatu-SP. Seu

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CICERELLI, R. E.

funcionamento se fundamenta em medidas diretas de fluorescência de clorofila a e pigmentos

fitoplanctônicos em células algais vivas (TURNER DESIGNS, 2004).

O fluorômetro 10-AU tem o comprimento de onda selecionado para excitação da

clorofila a na região do azul. Para capturar a emissão de fluorescência esse instrumento possui

o filtro localizado na região do vermelho. A radiação emitida por fluorescência é convertida em

um sinal elétrico para sua quantificação (TURNER DESIGNS, 2004). A IVF fornece um valor

“relativo” de concentração de pigmentos, por isso é necessário uma calibração do equipamento

para determinação de valores absolutos de clorofila a, quando se trabalha com concentração de

pigmentos fitoplanctônicos. A Figura 16 apresenta um esquema da configuração típica de um

fluorômetro para detecção de clorofila a.

Figura 16 - Configuração do fluorômetro para a detecção de clorofila a.

FONTE: Adaptado de Turner Designs, 2004.

Conforme mostra a Figura 16, a excitação da amostra de água ocorre na região

espectral de aproximadamente 440 nm e a emissão em 680 nm, posteriormente o equipamento

registra a medida efetuada.

Nesta pesquisa, o equipamento foi configurado para obtenção de dados em modo

de fluxo contínuo e conectado a uma bomba de sucção autoescorvante de 12 V (Figura 17-a e

17-b). A mangueira de coleta de água foi posicionada a uma profundidade fixa de 20 cm abaixo

da superfície da água, no qual foi instalada uma rede fina na extremidade para evitar a entrada

de plantas aquáticas. Essa profundidade foi definida a fim de evitar a entrada de bolhas de ar

no sistema de sucção.

73


CICERELLI, R. E.

a) b) Figura 17 - Ilustração da instalação do Fluorômetro 10-AU no barco para as atividades de campo.

Fluorômetro Unilux

O Fluorômetro Unilux, da Chelsea Technologies, é um dispositivo de tamanho

reduzido, desenvolvido para o monitoramento da qualidade da água, capaz de detectar e

quantificar, em baixas concentrações, o pigmento ficocianina presente em cianobactérias em

fluxo contínuo. O equipamento possui um sensor óptico com filtro de excitação para ficocianina

em 610 nm e detecção do comprimento da onda em 685 nm, conforme mostra a Figura 19. O

intervalo de concentração detectável pelo instrumento está entre 0 a 100 µg/L, sendo a menor

medida detectável de 0,01 µg/L (Unilux, 2009).

Conforme ilustra a Figura 19 o aparelho possui as dimensões de 26.5 mm de largura

por 105 mm de altura e um cabo de aproximadamente 2 metros que é conectado a um

computador. O equipamento foi utilizado à profundidade fixa de 20 cm abaixo da superfície da

água. Os dados foram automaticamente registrados a cada segundo por intermédio do software

de interface do usuário.

Figura 18 - Configuração do fluorômetro para a detecção de ficocianina (PC).

FONTE: Adaptado de Turner Designs, 2004.

74


CICERELLI, R. E.

Figura 19 – a) Fluorômetro Unilux; b) Fluorômetro submersível conectado ao computador por cabo

USB

Espectrorradiômetro FieldSpec HandHeld (325-1075nm)/A103000

O espectrorradiômetro utilizado foi o ASD FieldSpec HandHeld, modelo

UV/VNIR (325 – 1075 nm), que é um equipamento de campo portátil que opera com bateria

de duração de seis horas. A coleta de espectros no domínio espectral leva menos tempo e os

recursos de digitalização são mais eficientes, o que ajuda a minimizar os erros associados a

mudanças nas condições ambientais (ASD Inc, 2003). O intervalo espectral de coleta é de 325

a 1075 nm, com intervalo amostral de 1,6 nm (ASD Inc, 2003). O campo de visada (Field-of-

View-FOV) do espectrorradiômetro foi de 25°.

Neste trabalho foi medido o fator de reflectância hemisférico cônico (FRHC), que

será expresso nas “Curvas de Reflectância” analisadas. O FRHC considera medidas com

maiores ângulos de IFOV e iluminação ambiente e campo de visada instrumental constante.

Maiores informações podem ser obtidas em Schaepman-Strub et al. (2006).

A Superfície de referência foi medida em uma placa de referência branca

Spectralon®, na qual a energia incidente é refletida com a mesma intensidade em todas as

direções. A medida de radiância da água foi feita alinhando o barco na direção do Sol e

realizando a coleta em um ângulo perpendicular a essa direção, evitando desta forma o efeito

da reflexão especular (ZIBORDI et al., 2002). Para ambas as medidas, o espectrorradiômetro

foi posicionado sobre a embarcação a uma orientação de 90° de azimute solar e a uma inclinação

de 45° do sensor em relação à vertical.

Variáveis Limnológicas

Além das variáveis biológicas adquiridas por fluorescência para a compreensão do

comportamento fitoplanctônico no reservatório, outras variáveis limnológicas também foram

obtidas com o intuito de contribuir no entendimento do fenômeno. Dentre as variáveis

coletadas, destacam-se a turbidez e profundidade de Secchi da coluna d’água, consideradas

a) b)

75


CICERELLI, R. E.

auxiliares a medidas de componentes opticamente ativos. A variável transparência é medida

pelo mergulho de um disco preto e branco de 20 a 30 cm na água, denominado disco de Secchi,

em que é observada a profundidade de seu desaparecimento. A profundidade do disco de Secchi

é inversamente proporcional à quantidade de compostos no percurso da luz e ao coeficiente de

atenuação da irradiância (ESTEVES, 1988; CETESB, 2007).

Também foram consideradas algumas variáveis limnológicas não opticamente

ativas como temperatura (°C), Potencial Hidrogeniônico (pH), condutividade elétrica (µS/cm)

e oxigênio dissolvido (mg/L). A descrição detalhada de cada uma dessas variáveis é apresentada

em Esteves (1988) e Cetesb (2007).

Equipamentos acessórios e aplicativos

Embarcação aquática;

Receptores GNSS (Global Navegation Satellite System): para o posicionamento de

pontos medidos in situ, utilizou-se receptores GNSS de navegação. São receptores que

rastreiam apenas o código C/A e são destinados a levantamentos expeditos que

requerem precisão horizontal da ordem de 10m (SEEBER, 2003). O emprego desses

receptores foi adequado por se tratarem de instrumentos portáteis de fácil manuseio e

que atendem aos requisitos básicos para a execução do trabalho;

Aplicativos de processamento digital de imagens e geração superfícies a partir da

inferência geográfica, tais como Spring, ENVI, Idrisi Andes, ArcGIS. Além desses

aplicativos, também foram utilizados softwares para o tratamento dos dados

hiperespectrais e limnológicos, tais como o Matlab, Minitab e Origin usados em

cálculos estatísticos e geração de gráficos e tabelas.

Dados Orbitais MODIS

O MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) foi construído para

pesquisas em oceanos, atmosfera e terra. Sua configuração reúne características do sensor

AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) e Landsat com 36 bandas espectrais

com resoluções espaciais de 250 m, 500 m e 1 km. Algumas bandas espectrais foram

configuradas para caracterização da atmosfera e nuvens com o objetivo de remover efeitos da

atmosfera das observações. O Sistema de sensores MODIS é constituído pelas plataformas

Terra e Aqua, cujas siglas de seus produtos são MOD e MYD para as plataformas Terra e Aqua,

76


CICERELLI, R. E.

respectivamente. Com essa configuração o sistema é capaz de adquirir aproximadamente 4

passagens diárias sobre uma mesma área (JUSTICE et al., 1998). Embora o sensor MODIS não

tenha sido especificado para atender aplicações voltadas ao estudo dos sistemas aquáticos

continentais, ele possui características que o tornam de grande utilidade para alguns tipos de

usos, dentre os quais, destaca-se o monitoramento da abundância de fitoplâncton (NOVO et al.,

2007).

Os produtos MOD09 e MYD09 são dados de reflectância de superfície, ou seja, os

dados corrigidos para que as medidas sejam menos dependentes das condições atmosféricas e

da geometria de iluminação (LIANG, 2002). O produto MOD09 e MYD09 são compostos pelas

bandas de 1 a 7 com comprimentos de onda centrados em 0,648 μm, 0,858 μm, 0,470 μm, 0,555

μm, 1,240 μm, 1,640 μm e 2,130 μm, respectivamente (NOVO et al., 2007). O subproduto

utilizado nesta pesquisa foi o MOD09A1, no qual é realizada uma seleção das melhores

imagens para composição de cenas no intervalo de 8 dias, com resolução espacial de 500 metros

para todas as bandas.

As bandas selecionadas para coleta de informações espectrais abrangem a região

espectral em que a água e seus componentes interagem com a energia eletromagnética, ou seja,

de 400 a 800 nm (KIRK, 1994). A

Tabela 5 apresenta as bandas espectrais comumente utilizadas em estudos dos

sistemas aquáticos continentais usando o produto MOD09 ou MYD09, segundo Novo et al.,

2007.

Tabela 5 - Bandas espectrais utilizadas dos produtos MOD 09 e MYD09, adequadas para estudos dos

sistemas aquáticos continentais.

Banda Largura das Bandas (nm) Aplicações em ambientes aquáticos continentais

1 620 nm – 670 nm Sensível a variações na concentração de partículas

inorgânicas em suspensão

2 841 nm – 876 nm Permite delimitar a superfície de água livre dos lagos

e auxilia mapear o limite entre água e vegetação

3 459 nm – 479 nm Sensível à presença de matéria orgânica dissolvida

na água

4 545 nm – 565 nm Sensível ao espalhamento pelas células

fitoplanctônicas Adaptado de Novo et al., 2007

A banda 4, sensível à presença de células fitoplanctônicas, foi a selecionada para o

estudo. Para abrangência de todo o intervalo espectral de interesse selecionaram-se também as

Bandas 1 e 3, em decorrência dessas regiões espectrais também estarem relacionadas à resposta

77


CICERELLI, R. E.

espectral de células fitoplanctônicas, de acordo com Dekker (1993), Kutser et al. (2004) e Kirk

(1994).

Imagens orbitais do sistema RapidEye

O sistema RapidEye é formado por uma constelação de cinco satélites, idênticos e

posicionados em órbita síncrona com o Sol com igual espaçamento entre os satélites. Sua

configuração permite produzir imagens de qualquer ponto do globo, com características

descritas na Tabela 6. A faixa de abrangência de coleta de imagens é de 77 km de largura e

1500 km de extensão. Os satélites são equipados com um sensor multiespectral, que possui uma

banda denominada vermelho limítrofe, concebida especificamente para o monitoramento da

atividade fotossintética da vegetação e capacidade de medir a separação de espécies e

monitoramento da saúde da vegetação (RAPIDEYE, 2009).

Além da disponibilização das imagens brutas, existem três níveis correção das

imagens, sendo elas, Nível 1 (Nível-Sensor) que fornece imagens com correção radiométrica,

Nível 2 (Geo-corrigido) com correção radiométrica e geométrica e Nível 3 (Ortorretificada)

com correção radiométrica e geométrica a partir do DEM SRTM (Shutter Radar Topography

Mission) (Nível 1 DTED), compatível com a escala 1:50.000.

As imagens utilizadas nesse trabalho pertencem ao nível 3A, que dentre as

características principais destacam-se a utilização de imagens off-nadir, a modificação da

resolução espacial para 5 metros, a resolução radiométrica de 16 bits, o uso do método de

interpolação por convolução cúbica para reamostragem e o emprego do modelo digital do

terreno SRTM para realização de correções.

78


CICERELLI, R. E.

Tabela 6 - Características gerais do Sistema RapidEye

Características gerais dos Sensores RapidEye

Número de Satélites 5

Altitude da Órbita 630 Km

Largura da Imagem 77 Km

Resolução Temporal Diariamente (off-nadir); 5,5 dias

(nadir)

Resolução Espacial (nadir) 6,5 m

Tamanho do Pixel

(ortorretificado) 5 m

Resolução Radimétrica 12 bits

Bandas Espectrais

440 – 510 µm Azul

520 – 590 µm Verde

630 – 685 µm Vermelho

690 - 730 µm Vermelho Limítrofe

760 – 850 µm Infravermelho Próximo

Adaptado de RapidEye, 2009

4.3.Abordagem metodológica

Considerando o objetivo geral da investigação, ou seja, analisar o comportamento

sazonal de cianobactérias por meio da inferência espacial do pigmento ficocianina em um

ambiente aquático, utilizando dados multifonte, foi definido um plano metodológico. A Figura

20 apresenta um fluxograma com as atividades realizadas na pesquisa. Este fluxograma foi

subdividido em atividades de planejamento, aquisição de dados, processamentos e resultados.

Em seguida é feito um detalhamento da proposta metodológica da pesquisa.

79


CICERELLI, R. E.

Figura 20 - Fluxograma com as Atividades desenvolvidas na pesquisa. As cores das caixas do fluxograma são relacionadas com os objetivos específicos

descritos no item 1.2: azul - objetivo 5, verde - objetivo 3, lilás – objetivo 1 e vermelho – objetivos 2 e 4

PLANEJAMENTO AQUISIÇÃO DOS DADOS PROCESSAMENTO RESULTADOS

Análise temporal da

ocorrência de ficocianina

e clorofila a Representação dos pontos

no espaço

Seleção da área

de estudos

Obtenção de

assinaturas

temporais da

atividade

fitoplanctônica

Levantamento exploratório em

reservatórios da região

Definição do

delineamento

amostral para

aquisição de

medidas pontuais

in situ

Correlações com

concentração de ficocianina

e de clorofila a

Relação entre medidas de

ficocianina e clorofila a

Imagens

RapidEye

Variáveis Limnológicas

Definição

das épocas

dos

levantamen-

tos in situ

Imagens

MODIS

3º Levantamento

in situ

26/03/2012

Imagens

MODIS

Imagens

Rapideye

Ajuste dos elementos de

resolução espacial da

imagem aos elementos

amostrais

Extração dos valores

corrigidos para reflectância

de superfície

Tratamento e análises das

curvas espectrais para

detecção da ficocianina

Feições espectrais

relacionadas à presença

de ficocianina

Análise de correlação

com concentração de

ficocianina

Concentração de

ficocianina

Medidas

fluorimétricas

Concentração

de clorofila a

1º Levantamento

in situ

12/12/2011

2º Levantamento

in situ

13/02/2012

4º Levantamento

in situ

15/09/2012

Extração de indicadores

estatísticos

Medidas

espectrorradiométricas

Definição de relações com a

ocorrência de cianobactérias

80


CICERELLI, R. E.

Resumidamente, a pesquisa teve início com a seleção da área de estudo. Para tanto,

foram realizados alguns levantamentos de campo prévios em corpos d’água próximos à

Presidente Prudente-SP. O ambiente aquático que mostrou indicadores da ocorrência de

cianobactérias foi o Reservatório de Nova Avanhandava, localizado no município de Barbosa-

SP. A seleção foi fundamentada na análise de curvas espectrais obtidas com

espectrorradiômetro em trechos do corpo d’água, as quais foram comparadas com curvas

espectrais observadas na literatura com evidencias da presença de cianobactérias. Também

houve a obtenção de variáveis limnológicas que poderiam apontar regiões eutrofizadas e,

possivelmente maior ocorrência de cianobactérias.

A partir da definição da área de estudo, foi desenvolvida uma investigação sobre o

perfil temporal da atividade fitoplanctônica no reservatório. Essa atividade foi importante para

avaliar sazonalmente a dinâmica do crescimento do fitoplâncton e garantir que os trabalhos de

campo fossem realizados em épocas distintas de atividade fitoplanctônica. O procedimento

adotado foi embasado na geração de assinaturas temporais a partir de dados do sensor MODIS.

Concomitantemente à análise temporal, foi adquirida uma imagem multiespectral

para auxiliar na definição do delineamento amostral. Essa etapa foi necessária para triagem de

locais onde seriam coletados dados pontuais in situ, com ocorrência de águas espectralmente

distintas. Pelo fato do reservatório ser extremamente extenso, optou-se por utilizar apenas um

trecho desse corpo d’água, em que se observou maior atividade fitoplanctônica. A imagem

multiespectral utilizada nessa atividade foi do mês de fevereiro de 2011, obtida pelo sistema

orbital RapidEye. O delineamento amostral foi baseado nesta época pelo fato das imagens

MODIS mostrarem ser o período de maior atividade fitoplanctônica.

Com o delineamento amostral e o padrão de variação temporal da atividade

fitoplanctônica definidos, foi possível iniciar os levantamentos de campo. Ao todo foram

realizadas quatro campanhas de campo nas quais foram obtidos dados espectrorradiométricos,

fluorimétricos e limnológicos nos pontos selecionados.

Além disso, foram adquiridas imagens RapidEye tomadas em datas próximas à

realização das campanhas de campo, o que permitiu avaliar seu potencial na detecção da

ficocianina. Essas imagens foram pré-processadas para extração da reflectância de superfície.

Além disso, também foram selecionadas, para as épocas do campo, cenas MODIS do produto

MOD09, para avaliar se a reflectância obtida tem relação com a ocorrência da ficocianina ou

mesmo com a atividade fitoplanctônica do reservatório.

81


CICERELLI, R. E.

Nas atividades de campo, as principais variáveis limnológicas medidas foram:

oxigênio dissolvido, transparência, turbidez, temperatura, condutividade e pH. Essas variáveis

auxiliaram na compreensão dos fenômenos observados na área de estudo.

Para avaliação do comportamento do fitoplâncton no reservatório, foram utilizados

dados fluorimétricos. Na aquisição da variável limnológica ficocianina utilizou-se um

fluorômetro de campo, que mede diretamente a concentração do pigmento. A estimativa de

clorofila a foi feita pelo fluorômetro 10-AU que exige um processo de calibração para

transformação dos dados relativos de clorofila a, para concentração absoluta.

Com estes dados foi possível realizar uma análise das relações espaciais e temporais

entre a ocorrência do pigmento ficocianina e clorofila a, a partir da fluorimetria de campo. Para

tanto foram produzidos mapas representando a espacialização das variáveis pontuais para as

épocas dos levantamentos. Também foram observadas as relações existentes entre as

concentrações de ficocianina e de clorofila a, por correlação de Pearson (r).

Às curvas espectrais coletadas pelo espectrorradiômetro foram aplicadas técnicas

de análise espectral, tais como, análise derivativa, razão de bandas e remoção do contínuo, a

fim de extrair informações espectrais associadas às feições de absorção e reflexão ocasionadas

pela ficocianina. Após a aplicação das técnicas de análise espectral, os dados obtidos foram

correlacionados com a concentração de ficocianina para evidenciar as feições espectrais

relacionadas à ocorrência desse elemento.

Para os dados orbitais, no caso das imagens RapidEye, realizou-se um ajuste dos

elementos de resolução espacial da imagem aos elementos amostrais do delineamento amostral.

Posteriormente, extraíram-se valores de reflectância nos locais definidos no delineamento

amostral e calculou-se sua correlação com a ficocianina. Para as imagens MODIS, foi obtida

uma relação no tempo entre o valor médio de reflectância e as concentrações de ficocianina e

de clorofila a por levantamento de campo.

Assim, por meio das diversas análises realizadas entre ficocianina, clorofila a e

dados multifonte foi possível realizar uma análise do comportamento sazonal das cianobactérias

no ambiente aquático em estudo. A seguir descrevem-se detalhadamente os experimentos

realizados quanto à metodologia aplicada, apresentação e análise dos resultados obtidos. A

Tabela 7 apresenta um resumo das variáveis obtidas nos quatro levantamentos de campo,

juntamente com o número de pontos levantados.

82


CICERELLI, R. E.

Tabela 7 – Resumo das variáveis obtidas em campo e número de pontos levantados.

Levantamentos de

Campo

1°Levantamento

Dezembro/2011

2°Levantamento

Fevereiro/2012

3° Levantamento

Março/2012

4° Levantamento

Setembro/2012

Dados limnológicos físicos/químicos e biológicos

Temperatura da

água(°C) 11 30 27 18

pH 11 - - -

Oxigênio Dissolvido

(mg/L) 11 30 27 18

Turbidez (UNT) 11 30 27 18

Profundidade do

disco de Secchi (m) 11 23 20 18

Condutividade

µS/cm - 30 27 18

Variáveis meteorológicas

Temperatura (°C) X X X X

Velocidade do vento X X X X

Vento Dir: - X X X

Umidade - X X X

Precipitação - X X X

Variáveis biológicas

Clorofila a 6 30 27 18

Ficocianina 11

Curvas espectrais

Curvas de

Reflectância 11 18 27 18

Imagens de satélite

RapidEye - X X -

Modis - X X - X – dado não quantitativo adquirido

4.3.1. Definição da subárea de Estudo

Como já mencionado, o reservatório de Nova Avanhandava possui uma área de 210

km², uma região extensa para a realização de um estudo desse gênero, devido a questões

financeiras e logísticas. Assim, em visita preliminar de campo, realizada em fevereiro de 2011,

foram analisadas áreas menores com maior ocorrência de fitoplâncton para a definição da área

de estudo, a partir de um deslocamento de barco em todo o reservatório. Nessa visita, pôde-se

notar a presença de fitoplâncton em grandes extensões do reservatório, sendo que em algumas

regiões havia maior concentração de algas, como em áreas próximas as margens.

Verificou-se também que no entorno do reservatório existem Áreas de Preservação

Permanente (APP) ocupadas por culturas agrícolas, principalmente cana de açúcar, e grandes

83


CICERELLI, R. E.

áreas de pastagens. Esse tipo de ocupação favorece o despejo de sedimentos no reservatório,

principalmente em épocas com maior volume de chuvas.

Com relação a algumas variáveis limnológicas obtidas, observou-se que a

temperatura, em torno de 29°C, estava em uma faixa ótima para a fotossíntese e

consequentemente aumento da biomassa. O pH apresentou valores entre 6,5 e 7,5, devido a

maiores concentrações de dióxido de carbono na água, sendo outro parâmetro essencial para a

fotossíntese. Em alguns locais, a profundidade do disco de Secchi foi inferior a 1 metro, ou seja,

houve pouca penetração de luz na água, visivelmente em função da presença de algas.

Nesse levantamento de campo preliminar também foram realizados outros

experimentos para a pesquisa descrita em Watanabe et al. (2013), na qual se constatou em

curvas espectrais, a feição indicativa da presença de ficocianina da água, principalmente em

630 nm e 650 nm, em conformidade com Dekker (1993), Weaver e Wrigley (1994), Ruiz-Verdú

et al. (2008), Marion et al. (2012), Song et al. (2012), Le et al. (2011) e Londe (2008), conforme

expresso na Figura 21

Figura 21 - Curvas espectrais obtidas em fevereiro de 2011 em região próxima á área selecionada para

a realização da pesquisa (WATANABE et al., 2013).

Após as observações anteriores, selecionou-se uma área de estudo irregular de

aproximadamente 8,4 km², extensão de 4,5 km e largura de 2,2 km. O centro da área de estudo

apresenta coordenadas na projeção UTM, Fuso 22 S iguais a: E: 604.652,672 m e N:

7.652.591,09 m, de acordo com o sistema de referência SIRGAS 2000. A Figura 22 apresenta

a localização do Reservatório de Nova Avanhandava, mostrada por uma imagem em

composição colorida resultante da composição bandas espectrais 3 (vermelho), 2 (verde) e 1

(azul) obtida pelo sistema orbital RapidEye, indicando, em destaque, a demarcação da subárea

em vermelho.

84


CICERELLI, R. E.

Figura 22 - Delimitação da Subárea de Estudo.

Na área de estudo destacada na Figura 22, a região norte é mais profunda com maior

velocidade das águas, enquanto que a região sul possui águas mais calmas e rasas.

4.3.2. Delineamento amostral e levantamentos de campo

A realização de levantamentos de campo é uma etapa fundamental para validação

de métodos empíricos de Sensoriamento Remoto (GIARDINO et al. 2007). Trata-se de uma

fase complexa, que envolve diversos fatores que propiciam o sucesso ou fracasso em sua

execução, de modo que um planejamento minucioso de todas as atividades é fundamental para

garantir a obtenção de dados com boa qualidade. A seguir serão apresentados os procedimentos

adotados no delineamento amostral, seleção das épocas e dados coletados nos levantamentos

de campo realizados.

Delineamento Amostral

Embora as medidas limnológicas in situ forneçam informações de apenas um ponto

no espaço e tempo e dificilmente caracterizem corpos d’água heterogêneos, algumas poucas

medidas têm sido utilizadas para representar toda extensão do corpo d’água (GIARDINO et al.

2007, RITCHIE et al. 2003).

85


CICERELLI, R. E.

Para uma boa representatividade de um ambiente aquático, o número e a localização

de elementos amostrais pontuais tem sido um assunto muito discutido na literatura.

Normalmente, o número de elementos amostrais coletados fica em torno de 20 a 30, porém

existem casos como os do estudo de Forster et al. (1993) que utilizaram apenas nove elementos

para construção de um modelo. A definição do número de elementos amostrais ideal envolve,

principalmente, a heterogeneidade da variável analisada, os recursos disponíveis para a

pesquisa, além da avaliação da necessidade de simultaneidade entre a coleta in situ e os dados

obtidos por Sensoriamento Remoto; pois o adensamento da rede de elementos amostrais

envolve maior permanência no campo e consequente redução da sincronia entre os dados (LIU

et al., 2003).

Nesta pesquisa, a etapa de definição do esquema de amostragem para a coleta e

análise da água teve início com a seleção de imagens multiespectrais, adquiridas em período

sazonal de maior ocorrência de atividade fitoplanctônica, pois se trata da época com

características mais propícias da ocorrência de cianobactérias.

A partir da análise realizada nas imagens MODIS para definição das épocas de

realização dos levantamentos de campo, optou-se pela época de fevereiro. Com o intuito de

garantir uma boa distribuição dos pontos de amostragem, utilizou-se uma imagem RapidEye de

fevereiro de 2011.

Para a identificação de águas espectralmente distintas, que necessitam de maior

representatividade quanto ao número e posição dos elementos amostrais, aplicou-se uma

máscara para a extração do entorno do reservatório. As bandas verde (520 – 590 ) e vermelho

limítrofe (690 – 730 nm) foram utilizadas em uma razão de bandas espectrais (vermelho

limítrofe/Verde), já que tais regiões espectrais representam variações espectrais relacionadas

com a presença do fitoplâncton (KIRK, 1994).

Quanto à distribuição dos elementos amostrais, é importante se ter uma boa

representatividade em áreas com maior variabilidade (HOLMES et al. 2006). Assim, foi

construída uma grade de 45 células cobrindo toda a área de estudo na qual, para cada célula

calculou-se a média e o desvio padrão. As células com média e desvio padrão similares foram

agrupadas passando a formar um único elemento. Para os novos agrupamentos calculou-se

novamente a média e desvio padrão, posteriormente, as células antigas e os novos agrupamentos

foram novamente comparados, na tentativa de formar novos agrupamentos. A Figura 24 mostra

esquematicamente a primeira delimitação da área de estudo para distribuição dos elementos

amostrais, considerando a similaridade da média e desvio padrão das células analisadas.

86


CICERELLI, R. E.

Figura 23 – Delimitação da área de estudo para distribuição dos elementos amostrais, considerando a

similaridade da média e desvio padrão das células analisadas. As regiões destacadas em negrito

representam maior similaridade.

Após o processo identificação de áreas com valores similares de média e desvio

padrão da imagem sintética formada pela razão entre as bandas verde (520 – 590 ) e vermelho

limítrofe (690 – 730 nm) da imagem RapidEye de fevereiro de 2011, procurou-se manter um

número de trinta (30) elementos amostrais na área de estudo, conforme mostra a Figura 24. A

definição desta quantidade de pontos levou em consideração a boa representatividade de águas

heterogêneas, os custos e a logística. É importante ressaltar que a área destacada por um quadro

na Figura 24, região sudoeste, apresentou um adensamento maior de pontos em decorrência do

aproveitamento de pontos coletados em dezembro de 2011 no trabalho de Utsumi (2012). O

esquema amostral sobreposto à imagem sintética é mostrado na Figura 24.

87


CICERELLI, R. E.

Figura 24 - Imagem sintética formada pela razão entre as bandas verde (520 – 590 ) e vermelho

limítrofe (690 – 730 nm) da imagem RapidEye de fevereiro de 2011, sobreposta a imagem RapidEye

(composição colorida: 3R2G1B) de fevereiro de 2011, indicando a distribuição dos elementos

amostrais utilizados nos levantamentos de campo

Como se observa-se na Figura 24, a região Sul foi a que apresentou maior

variabilidade na imagem sintética, recebendo então maior quantidade de pontos.

Definição das épocas dos levantamentos de campo

Para a definição das épocas de realização dos levantamentos de campo, utilizaram-

se cenas do Produto MOD09A1 do sensor MODIS/TERRA. Esse produto fornece mosaicos

compostos pelas melhores imagens coletadas durante 8 dias com resolução de 500m e são

disponibilizadas pela USGS.

Esta análise serviu de apoio para a definição dos períodos sazonais apropriados para

realização do levantamento de campo, considerando o perfil geral da reposta espectral do

reservatório para atividade fitoplanctônica. Foram obtidas imagens dos anos de 2009 e 2011

em períodos sazonais distintos, com um intervalo de 2 meses entre cada aquisição, conforme

mostra Tabela 8, totalizando 17 imagens. Foram utilizadas imagens de até outubro de 2011, em

virtude do primeiro levantamento de campo ter ocorrido em dezembro de 2011.

88


CICERELLI, R. E.

Tabela 8 - Datas de aquisição das cenas MODIS 09A1

2009 2010 2011

18/02/2009 02/02/2010 18/02/2011

15/04/2009 15/04/2010 15/04/2011

10/06/2009 02/06/2010 02/06/2011

13/08/2009 05/08/2010 29/08/2011

16/10/2009 26/10/2010 24/10/2011

19/12/2009 03/12/2010

Utilizando o aplicativo ENVI 4.4, foi elaborada uma composição colorida das

bandas 1, 2 e 7 (RGB) para a identificação do reservatório e leitura da reflectância de superfície

na imagem. Para a coleta dos pixels representativos do reservatório nas épocas selecionadas,

extraíram-se informações espectrais da imagem em um pixel central da área de estudo, como

mostra a Figura 25.

Figura 25 - Composição colorida nas bandas 1, 2 e 7 (RGB) do produto MOD 09A1 do sensor MODIS

do Reservatório de Nova Avanhandava, com a localização de ponto da extração de informações

espectrais.

Assim, em cada imagem, coletaram-se para um pixel informações espectrais

representativos do comportamento espectral para cada mês analisado. Das sete bandas

disponíveis, selecionaram-se as bandas 3,1 e 4, pois essas encontram-se em regiões espectrais

mais adequadas para análise da atividade fitoplanctônica (KINK, 1994; GITELSON et al. 1999;

WETZEL, 2001). Com as informações espectrais obtidas nos meses definidos na Tabela 8, foi

traçado um perfil temporal da atividade fitoplanctônica. A Figura 26 representa o

89


CICERELLI, R. E.

comportamento sazonal no ponto de leitura para a variação de reflectância de superfície, nas

bandas espectrais 3,1 e 4, nos meses considerados.

Figura 26 – Variação sazonal de reflectância nas bandas 3, 1 e 4 para os meses analisados.

Os valores entre as três bandas espectrais mostram-se altamente correlacionados (r2

> 0,8). De acordo com o comportamento da reflectância de superfície ao longo do ano, verifica-

se que a época de menor atividade fitoplanctônica está no período de seca, entre os meses de

abril e junho. Em 2009 e 2010 o mês de agosto iniciou um aumento no valor de reflectância,

porém em 2011 esse valor ainda permaneceu baixo. Posteriormente nos meses de outubro e

dezembro observam-se baixos valores, representando o início do período chuvoso. O mês de

fevereiro mostrou valores altos para 2009, 2010 e 2011, o que representa uma época de maior

atividade fitoplanctônica no reservatório.

De acordo com a Figura 26, verifica-se que apesar dos reservatórios apresentarem

tempos de residência (volume/vazão da água) muito distintos nas diferentes épocas do ano em

função das necessidades de uso da água pela usina (ESTEVES, 1998), observa-se um

comportamento com certa uniformidade na atividade fitoplanctônica. Essa característica

auxiliou na indicação de épocas mais propícias de aumento e redução da atividade

fitoplanctônica. Após análise da curva definida na Figura 26 considerou-se que os melhores

períodos de visita ao reservatório, considerando comportamentos distintos de atividade

fitoplanctônica, seriam: fevereiro, março ou abril, agosto, setembro ou outubro e dezembro.

Dentro das possibilidades de logística e recursos disponíveis, as épocas passíveis de realização

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

8%

fev/0

9

abr/0

9

jun

/09

ago/0

9

ou

t/09

de

z/09

fev/1

0

abr/1

0

jun

/10

ago/1

0

ou

t/10

de

z/10

fev/1

1

abr/1

1

jun

/11

ago/1

1

ou

t/11

Refl

ectâ

ncia

de S

uperf

ície

(%

)

B3 B1 B4

90


CICERELLI, R. E.

de levantamento de campo foram dezembro/2011, fevereiro/2012, março/2012 e

setembro/2012.

Levantamentos de Campo

Ao todo foram realizados quatro levantamentos de campo. A expectativa foi coletar

em todos os pontos definidos no esquema de amostragem as variáveis físico-químicas e

biológicas, bem como as medidas de reflectância espectral e fluorimétricas. As variáveis físico-

químicas e biológicas foram comparadas com valores de referência que são considerados

limiares de aceitação determinados pela legislação, de acordo com a Resolução CONAMA nº

357/2005, complementada e alterada pela resolução n°430, para água doce de Classe 2, no qual

se enquadra a área de estudo segundo determinação da Lei Estadual nº 10.755/1977. Para o

posicionamento dos pontos utilizou-se um receptor GNSS de navegação Garmin.

A Tabela 9 apresenta as datas de realização dos levantamentos, bem como o número

de elementos amostrais efetivamente levantados em cada missão de campo. Observa-se que os

levantamentos ocorreram em distintas estações do ano, de modo a caracterizar as variações em

um ciclo sazonal. A localização espacial dos pontos coletados está representada por um sinal

de “x” na Figura 27 nos quatro levantamentos de campo. Importante destacar que para o

primeiro levantamento, dos 11 pontos levantados, a concentração de clorofila a foi obtida

apenas nos 6 pontos, sendo estes: 14, 15, 16, 18, 20 e 21.

Tabela 9 - Levantamentos de campo realizados

Levantamentos de

Campo

Data do

levantamento

Período Número de pontos

coletados

1° 13/12/2011 Primavera -

Período Chuvoso

11

2° 15 e 16/02/2012 Verão - Fim do

Período Chuvoso

30

3° 27/03/2012 Outono - Início da

Seca

27

4° 18/09/2012 Inverno - Início

do Período

Chuvoso

22

91


CICERELLI, R. E.

Figura 27 – Localização espacial dos pontos coletados nos quatro levantamentos de campo; a)

Primeiro levantamento (11 pontos); b) Segundo levantamento (30 pontos); c) Terceiro levantamento

(27 pontos); d) Quarto Levantamento (22 pontos). Os sinais de “x” representam os pontos em que

efetivamente houve as coletas.

.

4.3.3. Coleta de variáveis limnológicas

O monitoramento limnológico pode ser considerado um instrumento de

planejamento de atuações tanto preventivas, quando permite detectar precocemente tendências

prejudiciais; quanto corretivas, ao possibilitar o diagnóstico da efetiva degradação ecológica e

sanitária (MAROTTA et al., 2008). Como nessa pesquisa foram realizados quatro

levantamentos in situ, todas as variáveis limnológicas obtidas pontualmente foram analisadas

buscando compreender as variações sazonais relacionadas à atividade fitoplanctônica no

reservatório.

As variáveis limnológicas obtidas foram: oxigênio dissolvido, pH, disco de Secchi,

turbidez e temperatura. Para a aquisição dessas medidas, os equipamentos foram calibrados

previamente. Variáveis meteorológicas, tais como temperatura do ar, umidade, direção e

velocidade dos ventos também foram pesquisadas a partir de estações climatológicas próximas

à região e consideradas na discussão dos resultados.

Para o primeiro e segundo levantamentos de campo também foi realizada a

contagem de espécies fitoplanctônicas pelo método de contagem Utermõhl, citado por

a) b)

c) d)

92


CICERELLI, R. E.

Uhelinger (1964) por número de indivíduos. Essa contagem foi realizada com o objetivo de

comprovar a existência de cianobactérias no ambiente.

A obtenção da informação de disponibilidade de nutrientes, tais como fósforo e

nitrogênio, muito auxiliaria para esclarecimentos mais detalhados sobre comportamento

limnológico do reservatório, porém não foi possível a obtenção dessas informações.

4.3.4. Aquisição de medidas fluorimétricas

As medidas fluorimétricas obtidas foram referentes à concentração dos pigmentos

fitoplanctônicos ficocianina e clorofila a. A coleta foi feita de modo pontual para os quatro

levantamentos de campo realizados, nos pontos definidos no delineamento amostral.

O fluorômetro Unilux, utilizado para leitura de concentração de ficocianina, fornece

medidas diretas da concentração. Suas leituras apresentaram variações significativas nas

concentrações devido à dinâmica do ambiente aquático e seus constituintes. A principal fonte

de oscilação foi a ocorrência de plantas aquáticas submersas: nesses locais havia a fixação de

colônias de fitoplâncton nas plantas. Nesses casos, como o aparelho realiza medidas contínuas

no tempo, para cada ponto, optou-se por utilizar o valor central, representado pela mediana, na

tentativa de eliminar possíveis outliers que poderiam interferir nas medidas.

O fluorômetro Turner 10-AU, utilizado para a estimativa de clorofila a, fornece

valores relativos de fluorescência in vivo (IVF) da clorofila a, de modo que foi necessário

calibrar os valores de IVF lidos usando os dados de concentração de clorofila a obtidos a partir

da extração em laboratório. Para isso, foram coletadas amostras de água em 10 pontos distintos,

as quais foram colocadas em recipientes opacos com volume de um litro e acondicionadas em

uma caixa térmica com gelo durante o período de coleta, juntamente com suas réplicas.

Tanto para o fluorômetro Unilux quanto para o fluorômetro Turner 10-AU

procurou-se evitar medições próximas a plantas aquáticas submersas, principalmente nas

regiões mais rasas, quando se notou o acúmulo de fitoplâncton nessas áreas. Nessas regiões, os

valores de concentração de ficocianina tinham a tendência de aumentar para até próximo de

100 µg/L e as leituras de clorofila a apresentavam altos valores.

As amostras de água coletadas in situ foram filtradas em ambiente escuro, para que

não houvesse degradação da clorofila a. Para cada ponto de coleta foi feito uma réplica e, em

seguida, os filtros foram acondicionados em papel alumínio e guardados em local com baixa

temperatura até a análise laboratorial. A extração em laboratório da clorofila a foi realizada

pelo método espectrofotométrico de acordo com o procedimento estabelecido por Goterman

93


CICERELLI, R. E.

(1978). Feito isso, construiu-se curvas de calibração relacionando os dados relativos de IVF (in

vivo fluorescence) de clorofila a com os dados de concentração de clorofila a obtidos pelo

método de extração em laboratório. As curvas de calibração, para os quatro levantamentos

realizados são apresentadas na Figura 28. Conforme se visualiza na figura em alguns pontos

houve problemas na estimativa de clorofila a, desse modo às curvas apresentaram uma

quantidade inferior aos 10 pontos efetivamente coletados em campo.

1° Levantamento de Campo

Aproveitamento de 4 pontos 2° Levantamento de Campo

Aproveitamento de 9 pontos


Aproveitamento de 8 pontos 4° Levantamento de Campo

Aproveitamento de 8 pontos

Figura 28 - Curvas de calibração para a estimativa de Clorofila a a partir de valores relativos obtidos

com o fluorômetro Turner 10-AU

Pela Figura 28 é possível observar que a estimativa de clorofila a realizada em

laboratório ajustou-se adequadamente à concentração relativa de clorofila a medida com o

fluorômetro, sendo possível a obtenção de uma reta linear ajustável aos dados. Observando os

valores dos coeficientes de determinação percebe-se que, quanto maior a concentração de

clorofila a do reservatório, melhor foi o ajuste da reta de regressão. Com utilização das equações

de regressão mostradas na Figura 28, todos os pontos de concentração relativa de clorofila a

obtidas com fluorômetro de campo foram convertidas para medidas de concentração absoluta.

y = 0,6782x + 1,6588

R² = 0,8078

0

1

2

3

4

5

6

7

0 2 4 6 8Conce

ntr

ação

de

Clo

rofi

la a (

µg/L

)

Concentração Relativa de Clorofila a

y = 69,401x - 29,904R² = 0,9645

0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 1 2 3

Co

ncen

tra

çã

o d

e C

loro

fila

a (µ

g/L


y = 28,11x - 0,2269

R² = 0,901

8

9

10

11

12

13

14

15

16

0,3 0,35 0,4 0,45 0,5 0,55 0,6

Co

ncen

tra

çã

o d

e C

loro

fila

a (µ

g/L

)


y = 12,631x + 4,148

R² = 0,8404

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

0 0,25 0,5 0,75 1

Co

ncen

tra

çã

o d

e C

loro

fila

a (µ

g/L

)


94


CICERELLI, R. E.

Esses dados foram analisados estatisticamente e os pontos foram representados

espacialmente por meio de polígonos de Thiessen (geração de polígonos a partir de pontos pelo

método de interpolação por vizinho mais próximo) na tentativa de compreender o

comportamento da ficocianina e da clorofila a na subárea de estudo nos quatro levantamentos

de campo. A mesma abordagem de análise foi usada para ficocianina, porém não foi necessária

a calibração das medidas, já que o fluorômetro Unilux fornece diretamente a concentração.

4.3.5. Medidas espectrais

Os dados espectrais foram coletados no período de 10:00 às 15:30 horas, para

garantir ângulos de inclinação solares adequados e maior intensidade luminosa. Antes da coleta

das curvas espectrais de cada estação foi feita a calibração do espectrorradiômetro utilizando

uma placa de referência, de modo que as curvas fossem calibradas de acordo com as condições

meteorológicas do momento. Posteriormente, a radiância espectral do alvo foi obtida apontando

diretamente o espectrorradiômetro para a superfície da água, com um ângulo de

aproximadamente 45 graus em relação ao plano da superfície. Com o objetivo de evitar a

aquisição de curvas ruidosas, fez-se a coleta de 10 curvas espectrais em cada ponto para,

posteriormente, se calcular a média.

Nas curvas de reflectância espectrais foram observadas as feições diagnósticas

relacionadas à presença de componentes opticamente ativos. Além dessas observações diretas

sobre curvas de reflectância, frequentemente tratadas na literatura, ainda existe a possibilidade

de utilizar a técnica de extração de informação para evidenciar características dos componentes

opticamente ativos de interesse. Com a finalidade de extrair informações úteis das curvas

espectrais relacionadas com ficocianina, diversas técnicas de análises espectrais foram

aplicadas.

Primeiramente, na tentativa de reduzir o comportamento aleatório da presença de

ruídos, foi necessário realizar uma suavização das curvas de reflectância. Foram testados filtros

de média móvel com três, cinco e sete pontos (TSAI e PHILPOT, 1998). Para o primeiro e

segundo levantamentos a aplicação desse método foi suficiente para obtenção de curvas bem

definidas. Contudo, nos terceiro e quarto levantamentos, devido o excesso de ruído das curvas

espectrais, foi necessário aplicar outro método de filtragem baseado na frequência por

transformada de Fourier (CERQUEIRA et al., 2000), implementado no aplicativo Origin Pro

8.6. O método remove componentes de alta frequência com uma janela móvel parabólica

(ORIGINLAB, 2013). Para sua aplicação foi utilizada a janela do tipo hanning com amplitude

95


CICERELLI, R. E.

da janela 8 e 5, para o terceiro e quarto levantamentos, respectivamente. É importante ressaltar

que o intervalo espectral para análise foi delimitado para o intervalo de 400 a 900 nm. Também

foram descartadas curvas espectrais que aparentaram características espectrais de plantas

aquáticas submersas. Os métodos de extração de informação espectral utilizados são descritos

na sequência.

Análise derivativa

A vantagem da aplicação de análise derivativa é a possibilidade de produzir dados

menos sensíveis às componentes que causam variações indesejáveis na radiância detectada por

um sensor e que se comportam como constantes aditivas e espectralmente independentes ao

longo do intervalo espectral de interesse (RUDORFF, 2006).

Teoricamente a primeira derivada do espectro de reflectância em relação ao

comprimento de onda , para um determinado ponto n, pode ser aproximada numericamente

por um esquema de diferenças finitas usando a aproximação central ou simétrica. A equação

(6) pode ser usada para estimar a primeira derivada de uma curva espectral (RUDORFF, 2006):

1 1( ) ( )

2n n

n

ds

d

(6)

no qual é a separação entre bandas adjacentes; j i para j i , com o intervalo

entre as bandas constante e ( )n é o valor da reflectância do espectro na faixa de comprimento

de onda n . A segunda derivada pode ser obtida aplicando-se a equação 1 na curva resultante

da primeira derivada e assim por diante. Dessa forma, derivadas de altas ordens são calculadas

iterativamente de modo que qualquer ordem de derivada é possível, com o uso da aproximação

central simétrica.

Na análise derivativa, a reflectância espectral de um corpo d’água pode ser

entendida como um sinal composto, representando a soma ponderada de três componentes:

água, sólidos em suspensão e clorofila a. Cada componente tem um padrão ou assinatura

espectral distinto, e a mistura destes padrões produz uma assinatura espectral do corpo d’água

(GOODIN et al., 1993). Essa assinatura pode ser representada como um polinômio de ordem

N, sendo que N varia diferentemente para cada componente. Então, pela diferenciação

96


CICERELLI, R. E.

sucessiva da assinatura espectral original, podem-se remover sistematicamente os efeitos dos

componentes de menor ordem (GOODIN et al., 1993).

Goodin et al. (1993) mostram que o cálculo da primeira derivada permite a análise

das principais feições de absorção, realçando feições espectrais relacionadas com sólidos em

suspensão presentes na água, como em 720 nm. Já na segunda derivada, os valores refletem as

variações de concentração de clorofila a.

Alguns autores que utilizaram análise derivativa em corpos d’água relatam a

utilização da técnica para decompor espectros de ambientes aquáticos, visando discriminar os

efeitos e quantificar a concentração de sólidos em suspensão4 e clorofila a na água (GOODIN

et al., 1993; DEKKER, 1993; RUNDQUIST et al., 1996; LOUCHARD et al., 2002; CHEN et

al.,1992; TORRECILLA e PIERA, 2009). O presente trabalho prevê uma abordagem diferente,

ao usar a técnica como uma tentativa de realçar as feições espectrais relacionadas ao pigmento

ficocianina.

Neste contexto, para esta pesquisa, foram calculadas curvas derivadas de primeira

e segunda ordem nos espectros disponíveis de cada levantamento de campo.

Razão de Bandas

As razões de bandas, quando aplicadas a imagens multiespectrais, constituem-se de

realces resultantes da divisão de valores de reflectância de uma banda espectral (m) pelos

valores correspondentes em outra banda (n) pixel a pixel (Equação 7). Quando aplicadas a

curvas espectrais, trata-se de uma ferramenta simples e efetiva para análise de dados espectrais

(SCHOWENGERDT, 2006).

( , )

( , )( , )

x ymR x y

mn x yn

(7)

Esse método é frequentemente usado para discriminação de feições espectrais da

cena, que são mascaradas pelas variações de brilho em uma banda espectral individual, ou em

composições coloridas padrão (DEKKER, 1993). A maior vantagem da razão de bandas é que

mantêm as características espectrais das feições da imagem, desconsiderando as variações

decorrentes de condições de iluminação da cena (MUSTARD; SUNSHINE, 1999).

4 O termo “sólidos em suspensão” se refere à fração tripton (partículas inorgânicas mais detrito). O termo

clorofila refere-se à matéria orgânica viva (fitoplâncton).

97


CICERELLI, R. E.

Devido a sua simplicidade empírica, esse método é usado em ambientes aquáticos

para estimar concentração da clorofila, sólidos em suspensão e matéria orgânica dissolvida, por

meio de análises estatísticas diretas com dados limnológicos coletados em campo, gerando

modelos que quantificam esses componentes (HOGE et al., 1987). Contudo, para que sua

aplicação forneça resultados aceitáveis, em relação a componente opticamente ativa analisada,

é necessário selecionar regiões espectrais que forneçam informações apenas da componente em

análise (DEKKER, 1993).

Razões espectrais entre as feições de absorção e refletância observadas nas regiões

do vermelho e infravermelho próximo (IVP), por exemplo, são muito utilizadas para a

estimativa de clorofila a (GITELSON, 1992; GITELSON; RUNDQUIST et al., 1996,

RUDDICK, 2001; YACOBI et al., 1995; HOGE et al., 1987). Ruddick et al. (2001) afirma que

a feição de absorção ocasionada pela presença de clorofila a existente na região do vermelho

(≈670 nm) é atrativa para a formulação de razões espectrais, em decorrência dessa região,

minimizar interferências de absorção do tripton e da matéria orgânica dissolvida,

principalmente em ambientes aquáticos com alto grau de turbidez.

Na literatura, as razões espectrais mais citadas e avaliadas para estimativa do

pigmento ficocianina contemplam as feições espectrais presentes em 620 e 650 nm (MISHRA

et al., 2009; DEKKER, 1993).

Segundo esses autores, a utilização da razão espectral nesses intervalos tem gerado

resultados bastante robustos para a estimativa de concentração de componentes opticamente

ativos na água; porém é necessário ter uma concentração mínima da componente em análise no

ambiente aquático para que a estimativa seja acurada.

A Tabela 10 apresenta quatro razões observadas na literatura para estimativa de

ficocianina e respectivas referências. Nessa pesquisa, para avaliar a relação das razões

espectrais com a resposta da ficocianina, alguns dos modelos propostos da literatura sofreram

ajustes, para utilização exclusiva da informação de reflectância. Assim, as propriedades ópticas

inerentes (POIs) presentes na coluna d’água, considerada por muitos autores nos modelos foram

retiradas, em virtude desse trabalho não dispor de dados de POIs.

98


CICERELLI, R. E.

Tabela 10 - Razões espectrais utilizadas na estimativa do pigmento fotossintetizante ficocianina

Razão Espectral (nm) Referências

709/620 Simis et al. (2005); Le et al. (2011)

654/617 Mishra et al. (2009);

700/600 Mishra et al. (2009)

(705– 620/705+620) Gómez et al. (2011)

Com o intuito de identificar outras informações relacionadas com o pigmento

ficocianina por meio da razão de bandas, aplicou-se a técnica nos comprimentos de onda do

intervalo de 600 a 700 nm. A região espectral foi delimitada com base nas observações feitas

na literatura para identificação de ficocianina (DEKKER, 1993; KIRK, 1994; GITELSON et

al., 1999). Assim, foi considerada a sequência de 600 a 700 nm no numerador, com variação de

600 a 700 nm no denominador, com o objetivo de contemplar o cálculo de razões em todas as

combinações possíveis. Esta operação foi realizada no montante de curvas espectrais coletadas

nos quatro levantamentos de campo.

Posteriormente, com a medida de concentração de ficocianina medida e as razões

espectrais calculadas para cada ponto, foram computados os valores de coeficiente de

correlação de Pearson (r). Para facilitar a análise, a partir da matriz de correlação resultante em

módulo, geraram-se superfícies para cada levantamento de campo pela aplicação da técnica de

interpolação do inverso ponderado da distância. O módulo foi utilizado na tentativa de facilitar

a representação, pois algumas correlações resultam em valores negativos, dificultando a

visualização da superfície.

Remoção do Contínuo

A remoção do contínuo utiliza uma função matemática para isolar bandas de

absorção particulares dos espectros de reflectância, permitindo qualificar feições contínuas e

individuais dos espectros que retratam características intrínsecas dos alvos (CLARK et al.,

2003; KRUSE et al., 1993). Sua aplicação é importante, pois permite destacar essas feições,

reduzir os efeitos externos e identificar os elementos causadores (CLARK; ROUSH, 1984).

A remoção do contínuo se aplica sobre feições de absorção representadas por

bandas que definem um conjunto de medidas de reflectância entre dois comprimentos de onda.

Esta técnica normaliza a reflectância espectral de modo a permitir um melhor detalhamento das

feições nas bandas de absorção, possibilitando a comparação das feições de absorção

99


CICERELLI, R. E.

individuais com valores de referência comuns. Diversos autores desenvolveram pesquisas

utilizando a remoção do contínuo, nas mais diversas áreas do conhecimento, propondo

melhorias e extensões ao método, dentre os quais podemos citar Clark e Roush (1984), Nobrega

(2002), Kruse et al. (1993), Clark et al. (2003), Mutanga e Skidmore (2003); Kokaly e Clark

(1999) e Curran et al. (2001).

A formulação matemática para a remoção do contínuo, denominada fator de

reflectância do contínuo CR pode ser expresso pela divisão do valor da reflectância Original

para cada banda da feição de absorção pela linha do espectro do contínuo (superfície convexa)

contínuo . O representa o comprimento de onda (Equação 8) (CLARK; ROUSH, 1984;

MUTANGA E SKIDMORE, 2003; CLARK et al., 2003).

Original

CR

contínuo

, (8)

Vale ressaltar que o espectro do contínuo ( contínuo ) pode ser formulado

matematicamente pela equação da reta, definida na equação (9), em que representa o

comprimento de onda para cada banda que define feição de absorção. O coeficiente angular

(k) é definido pela Equação (10) e o coeficiente linear (w) é obtido pela equação (11), ajustadas

aos limites superiores e inferiores de cada feição de absorção, definidos pelo analista

(BREUNIG, 2007).

y k w (9)

2 1

2 1

k

(10)

1 2 1 1 2 1

2 1

( ) ( )w

(11)

no qual tem-se, 2 representando a reflectância espectral observada no limite superior feição de

absorção; 1 a reflectância espectral observada no limite inferior da feição de absorção; 2

representa o comprimento de onda do limite superior da feição de absorção; e 1 o

comprimento de onda do limite inferior da feição de absorção.

Uma feição de absorção destacada pela aplicação de remoção do contínuo possui

vários parâmetros associados a ela, como: profundidade, posição, largura e assimetria. Esses

100


CICERELLI, R. E.

parâmetros servem como indicadores quantitativos das propriedades espectrais das amostras

analisadas (NOBREGA, 2002).

A profundidade da banda (BD) para cada banda da feição de absorção, pode ser

obtida pela equação (12) (KOKALY; CLARK, 1999; MUTANGA; SKIDMORE, 2003). A

profundidade da banda de absorção, apresentada por Clark e Roush (1984), está associada à

quantidade de energia absorvida:

(1 )CRBD (12)

em que CR é o fator de reflectância do contínuo para o comprimento de onda . A área da

feição de absorção pode ser calculada por meio de uma aproximação numérica que considera a

área do trapézio entre cada discretizado pelo sensor em relação à profundidade da banda

(BD), para os limites escolhidos das bandas de absorção:

11

( )( )

2

Mi i

b i i

i m

BD BDA

(13)

em que, bA é a área da feição de absorção; e i representa o passo de cálculo que vai de m, limite

inferior da feição de absorção a M , limite superior.

Para o cálculo de alguns parâmetros, é necessário definir a posição de um de

referência, representativo das bandas de absorção que irão formar a feição de absorção. Pu et

al. (2003) optaram pela utilização da profundidade máxima da feição de absorção. Assim, o

valor da largura da feição de absorção foi obtido na metade da profundidade máxima da feição,

como representa Figura 29.

A assimetria é definida pela razão da soma dos valores de reflectância para as

bandas da feição de absorção à direita do de referência, e pela soma dos valores de

reflectância para as bandas de feição de absorção à esquerda do de referência. Assim, feições

de absorção simétricas possuem assimetria com valor zero (a área da esquerda e da direita do

de referência são iguais). Bandas de absorção que são assimétricas em direção a menores

comprimentos de onda têm assimetria negativa, enquanto bandas que têm assimetria em direção

a altos valores de comprimentos de onda têm assimetria positiva (KRUSE et al., 1993).

As informações derivadas da aplicação deste método são disponibilizadas na forma

de tabelas com os valores dos parâmetros e sob forma de curvas do contínuo removido. Assim,

esses dados podem ser comparados com outros e determinar, se as feições de absorção extraídas

do espectro representam o material e a composição dos alvos em análise, ou se são somente

101


CICERELLI, R. E.

resultantes da presença de ruídos. Para melhor entendimento, a Figura 29 representa uma

aplicação do contínuo removido com a apresentação de alguns parâmetros.

Figura 29 - Aplicação do contínuo removido e a apresentação de alguns parâmetros

Fonte: Adaptado de Schowengerdt (2006)

A técnica da remoção do contínuo foi aplicada nesta pesquisa para realçar feições

espectrais que apresentam relação com a presença do pigmento ficocianina. De acordo com a

literatura, a ficocianina possui a particularidade de absorver predominantemente na região

espectral próxima a 615 nm (KUTSER et al., 2006; VICENT, 2004; WEAVER e WRIGLEY,

1994; RANDOLPH et al., 2008; RICHARDSON, 1996). De acordo com Dekker (1993) para a

estimativa da concentração de ficocianina, também se pode utilizar as medidas espectrais

centradas em 600, 624 e 648 nm. Considerando as referências anteriores, procurou-se

identificar nas curvas espectrais obtidas nos levantamentos de campo, feições de absorção

posicionadas nesses pontos para aplicação da técnica. A Tabela 11 indica os limites das feições

de absorção e o comprimento de onda ( ) central selecionados como referência neste trabalho.

Tabela 11- Feições de absorção e comprimento de onda ( ) central de cada banda de absorção

considerada

Feições de Absorção Central (nm) Limite inferior (nm) Limite superior (nm)

1º Feição de absorção 600 590 610

2 º Feição de absorção 627 610 645

102


CICERELLI, R. E.

As feições de absorção apresentadas na Tabela 11 passaram por processamentos

para a obtenção das curvas com contínuo removido. As feições de absorção mencionadas nessa

tabela foram centradas nos comprimentos de onda que mantiveram menores valores de

reflectância e que, desse modo, indicaram maior absorção. A primeira feição de absorção foi

considerada, pelo fato de ter sido citada por Dekker (1993) e por se mostrar bem definida nas

curvas espectrais obtidas.

Na Figura 30, representa-se o espectro de reflectância obtido para o ponto 36 no

segundo levantamento com os limites dos intervalos das feições de absorção selecionadas.

Figura 30- Espectro de reflectância (exemplo sobre o ponto 36 do segundo levantamento) com os

limites dos intervalos e visualização dos intervalos: 1: 590-610 nm; 2: 610-645nm.

4.3.6. Detecção da ficocianina por Sensoriamento Remoto orbital

A estimativa de COAs por meio dos valores de reflectância medidos in situ, além

de permitir uma maior representatividade espacial da variável desonera os custos do projeto

com a redução das análises de laboratório. No caso de dados orbitais, as vantagens são ainda

maiores pois, além da diminuição dos custos, é possível garantir uma maior abrangência

espacial dos pontos de coleta e realizar estudos multitemporais (BARBOSA, 2005).

Para essa pesquisa, primeiramente, na tentativa de observar a relação existente entre

as informações de reflectância espectral com a ocorrência de cianobactérias, foi realizada uma

análise criteriosa as informações de reflectância obtidas com o espectrorradiômetro de campo.

Posteriormente, optou-se por trabalhar com imagens de satélite para obtenção de informações

de toda a área de estudo, dada a possibilidade de aquisição periódica desses dados. As imagens

avaliadas foram as obtidas pelos sistemas orbitais MODIS, obtidas gratuitamente e RapidEye,

adquirida comercialmente. Esse tipo de análise foi estimulada pelos estudos realizados por

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Refl

ectâ

ncia

ρ

Comprimento de Onda (nm)

Ponto 36 590 - 610 nm 610 - 645 nm

103


CICERELLI, R. E.

Vicent et al. (2004), em que foi gerado um modelo a partir de bandas do sensor LANDSAT TM

e ETM. Os resultados dessa pesquisa foram promissores para estimativa de blooms, apesar do

amplo intervalo das bandas.

Tratamento da imagem RapidEye

As cenas do sistema RapidEye foram utilizadas, devido à sua disponibilidade em

virtude do governo federal ter adquirido essas imagens para o monitoramento do uso e ocupação

do solo em todo o Brasil no ano de 2011 e pela expectativa da aquisição de novas cenas para os

próximos anos. Além disso, sua resolução temporal, espectral, radiométrica e espacial pode

fornecer dados úteis no monitoramento de pequenos corpos d’água interiores. Sua resolução

temporal é diária; a resolução espacial, de 5 metros (categoria 3A), permite uma boa

visualização de corpos d’água maiores que 0,02 hectares; a resolução radiométrica de 12 bits

possibilita uma discriminação de 4096 diferentes variações na intensidade do sinal, mesmo que

a resolução espectral não seja totalmente promissora para a discriminação de cianobactérias,

por intermédio da detecção da ficocianina.

Para relacionar os dados obtidos nos levantamentos de campo com os dados

sensoriados por satélite, é importante que haja simultaneidade na aquisição entre esses dados

em decorrência do caráter extremamente dinâmico dos ambientes aquáticos. Assim, procurou-

se adquirir imagens em datas o mais próximo possível aos levantamentos de campo. A Tabela

12 apresenta as datas de tomada das cenas e de realização dos levantamentos de campo, além

da defasagem temporal entre elas.

Tabela 12 - Datas dos levantamentos de campo e aquisição das imagens RapidEye

Levantamentos

de Campo

Data do

levantamento

Data da aquisição das

imagens

Defasagem em dias

1° 13/12/2011 Imagem não disponível Imagem não disponível

2° 15 e 16/02/2012 16/02/2012 1 dia

3° 28/03/2012 26/03/2012 2 dias

4° 18/09/2012 03/10/2012 15 dias

As imagens utilizadas consistiram em produtos ortorretificados e os números

digitais corrigidos para radiância no nível do satélite. No processo de correção dos efeitos

atmosféricos, utilizou-se o módulo FLAASH (Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of

Spectral Hypercubes) que tem como base o modelo de transferência radiativa MODTRAN4

(MODerate resolution atmospheric TRANsmittance and radiance code), disponível

104


CICERELLI, R. E.

comercialmente no software ENVI 4.4. As imagens processadas pelo FLAASH devem estar

em µW/cm²*sr*nm, por isso foi necessário a conversão das imagens RapidEye Nivel 3 em

Níveis Digitais (ND), originalmente em 1/100 de W/m²*sr*µm. Na conversão para

µW/cm²*sr*nm foi utilizado um fator de escala 10.

Em seguida foram fornecidos alguns parâmetros como: coordenada central da área

de estudo, altitude do sensor, altitude da região, tamanho do pixel, e dados da aquisição da

imagem (dia e hora da aquisição, ângulo zenital e azimutal do sensor). Definiu-se como modelo

atmosférico o “tropical” e como modelo de aerossol o “rural”. A visibilidade utilizada foi em

torno de 40 km a 50 km.

Um arquivo ASCII com as coordenadas de todos os pontos de coleta dos dados

limnológicos foi sobreposto às imagens para identificar os pixels coincidentes com os pontos

de coleta dos dados limnológicos, dos quais foram extraídos, valores de reflectância de

superfície em cada banda do sensor. A correlação entre os valores de reflectância e ficocianina

e clorofila a, foi avaliada e, posteriormente, foram calculados modelos de regressão e

respectivos coeficientes de determinação.

Tratamento da imagem MODIS

As imagens MODIS, produtos MOD09A1, foram obtidas em datas próximas a cada

um dos quatro levantamentos de campo. O objetivo foi verificar se as informações espectrais

derivadas da imagem MODIS poderiam indicar a variação na atividade fitoplanctônica,

relacionada com a ocorrência de cianobactérias.

Em virtude de a área de estudo envolver uma região muito pequena, sua

representação em imagens MODIS de resolução espacial de 500 metros é prejudicada. Assim,

foi possível o aproveitamento de apenas alguns pontos no esquema amostral elaborado para

coleta de dados em campo. Dessa forma foi realizada uma adequação dos valores obtidos em

campo com as informações espectrais extraídas da imagem. No total foram aproveitados 13 dos

30 elementos amostrais estimados inicialmente. A Figura 31 apresenta os pontos que foram

mantidos no esquema amostral.

105


CICERELLI, R. E.

Figura 31- Visualização dos pontos coletados em campo passíveis de extração de informações

espectrais na imagem MODIS (R7G2B1).

Assim, os valores espectrais das bandas 4, 3 e 1 dos pixels cuja sobreposição fosse

equivalente aos pontos, mostrados na Figura 31, foram utilizados para testar a relação existente

entre as informações espectrais obtidas nas imagens e a concentração de ficocianina e clorofila

a estimada em campo. Para obter um indicativo de variação temporal das imagens relacionada

com a concentração de ficocianina e clorofila a foi realizada uma análise temporal a partir da

média dos pontos medidos em campo e dos pixels das imagens representativos desses pontos

em cada levantamento. A seguir apresentam-se as datas de aquisição das cenas MODIS (Tabela

13).

Tabela 13 - Datas dos levantamentos de campo e da aquisição das imagens MODIS

Levantamentos de

Campo

Data do

levantamento

Data de geração do

MOD09

Defasagem em dias

1° 13/12/2011 19/12/2011 6 dias

2° 15 e 16/02/2012 10/02/2012 5 dias

3° 28/03/2012 21/03/2012 7 dias

4° 18/09/2012 21/09/2012 3 dias

Destaca-se que a periodicidade da geração do produto MOD09 é de 8 dias. Assim,

foram selecionadas imagens mais próximas à data da execução do trabalho de campo e que

ainda não apresentassem cobertura de nuvens.

106


CICERELLI, R. E.

4.3.7. Análise de correlação

Teoricamente, correlação refere-se a uma associação numérica entre variáveis, ou

seja, quando duas ou mais variáveis estão relacionadas e as alterações sofridas por uma são

acompanhadas por alterações proporcionais das outras (BARBETTA et al., 2008).

Os coeficientes de correlação linear de Pearson, que descrevem a correlação linear

simples entre duas variáveis aleatórias, foram calculados em diversas ocasiões na pesquisa.

Primeiramente foram avaliadas correlações existentes entre a concentração de ficocianina e

clorofila a, obtidas por fluorescência, com o intuito de observar se as variáveis apresentam

comportamento sazonal similar.

Posteriormente, as grandezas radiométricas, tanto as obtidas por

espectrorradiômetro, quanto as obtidas por imagens foram correlacionadas com a concentração

de COAS, inclusive ficocianina. Também foram observadas as correlações entre os parâmetros

resultantes da aplicação de técnicas de análises espectrais (análise derivativa, razão de bandas

e remoção do contínuo) com a concentração de ficocianina. No caso de dados radiométricos e

os derivados dispostos ao longo do espectro eletromagnético, foram gerados correlogramas que

relacionaram as respostas espectrais com concentração de ficocianina, considerando os pontos

levantados para cada levantamento de campo realizado.

Para a identificação de coeficientes de correlação significativos, ou seja,

coeficientes de correlação resultantes, capazes de garantir a dependência entre dados espectrais

e pigmentos fitoplanctônicos, considerando o número de elementos amostrais e o grau de

significância, foi utilizado o teste significância de Fisher. Esse teste considera a hipótese da

existência de correlação entre dados espectrais e amostras de variáveis limnológicas. Fisher

definiu que a estatística desse teste é dada pela seguinte equação (10) (BUSSAB; MORETTIN,

1987):

2

2

1

nt r

r

, (10)

em que t representa a distribuição t de Student, com n-2 graus de liberdade e r o coeficiente de

correlação. A partir desse teste, aplicado com nível de significância de 1% (p-valor < 0,01) e

limiar de aceitação de 99 % e considerando o número de elementos amostrais disponíveis após

o refinamento dos dados, tem-se para cada campo o valor de correlação aceitável, de acordo

com a Tabela 14.

107


CICERELLI, R. E.

Tabela 14 - Valores de correlação significativos, considerando o número de elementos amostrais

utilizados.

Levantamentos de Campo Número de pontos

utilizados

Correlação

significativa

1° Levantamento – Ficocianina e

variáveis limnológicas físico químicas

11 > 0,68

1° Levantamento – Clorofila a 6 > 0,88

2° Levantamento 30 > 0,42



108


CICERELLI, R. E.

5. RESULTADOS E DISCUSSÃO

Nesse capítulo, os resultados são apresentados conforme a sequência apresentada

no fluxograma de atividades (Figura 20). Assim são discutidos os resultados obtidos para cada

objetivo específico da pesquisa.

5.1. Condições meteorológicas e variáveis limnológicas nos levantamentos de campo

As águas doces da Classe 2, classificação na qual se enquadram as águas do

reservatório de Nova Avanhandava (CETESB, 2012), são destinadas, de acordo com a

resolução CONAMA n° 357/2005; (a) ao consumo humano após tratamento convencional; (b)

à proteção das comunidades aquáticas; (c) à recreação de contato primário (natação, esqui,

mergulho); (d) à irrigação de hortaliças, plantas frutíferas e de parques, jardins, campos de

esporte e lazer, com os quais o público possa vir a ter contato direto, (e) à aquicultura e à

atividade de pesca. Portanto, precisam atender a condições e padrões de qualidade estabelecidos

por essa resolução, alguns dos quais, são analisados no presente trabalho. A seguir, mostram-

se avaliações detalhadas dos levantamentos de campo realizados para algumas variáveis

limnológicas de fácil aquisição. Em seguida, os resultados serão discutidos conjuntamente na

tentativa de melhor compreender os fenômenos temporais observados no reservatório.


No dia 12 de dezembro de 2011, quando foi realizado o 1° Levantamento de campo

no Reservatório de Nova Avanhandava, o céu se apresentava sem nuvens, sendo que não houve

precipitações de chuva nesse período. Os ventos possuíam baixa velocidade e por isso a

superfície da água não estava agitada. Os dados climáticos obtidos nos dias do levantamento de

campo são apresentados na Tabela 15. Essas medidas foram obtidas da estação climatológica

de Cantanduva, localizada a cerca de 120 Km do reservatório, sendo a estação mais próxima

do reservatório com informações disponíveis para essa época.

Tabela 15 - Variáveis meteorológicas no dia do 1° levantamento de campo (12/12/2012).

Estação: CATANDUVA-83676


Temp. Max.: 30,68 ºC Velocidade do vento: 6,73 km/h

Temp. Min.: 20,2 ºC

109


CICERELLI, R. E.

De acordo com a Tabela 15, a temperatura foi típica da estação de verão com baixa

velocidade do vento, de acordo com a escala de Beaufort5, como observado em campo. A

Tabela 16 apresenta os valores resultantes das medições das variáveis físico-químicas. De modo

geral, os dados limnológicos apresentaram valores homogêneos em toda a área pesquisada.

Tabela 16 - Variáveis físico-químicas medidas no reservatório de Nova Avanhandava no primeiro

levantamento de campo (12/12/2011)

Variáveis

Limonológicas

Máximo

Valor Mínimo

Valor Média

Desvio

Padrão

Coeficiente de

Variação %

Referência

CONAMA*

Temperatura (°C) 31,5 29,5 30,2 0,51 2 -

pH 6,3 5,2 5,78 0,3 5 6,0 a 9,0

Oxigênio

Dissolvido (mg/L) 9,5 7 8,44 0,52 6 > 5 mg/L

Turbidez (UNT) 13,3 9 10,84 0,91 8 100 UNT

Profundidade do

disco de Secchi (m) 3 2,2 2,64 0,22 8 -

* valores de referência segundo a resolução CONAMA 357/2005 para classe II

A temperatura média da água foi de 30,2ºC, com baixa turbidez. Já para a variável

profundidade do disco de Secchi foi de 2,64 metros, porém, em alguns locais não foi possível

sua aquisição, uma vez que este se encontrava limitado pelo fundo do reservatório ou pela

presença de plantas aquáticas. Esse problema também ocorreu em outros levantamentos de

campo. O pH, entre 5,2 e 6,3 também apresentou valores dentro do padrão estabelecido como

referência.

Nesse levantamento foram coletadas amostras de água para identificar as espécies

fitoplanctônicas e a densidade total da comunidade fitoplanctônica em dois elementos

amostrais. Para isso, a amostra foi preservada com solução lugol e encaminhada para análise

laboratorial. A identificação de grupos algais, bem como as relações de dominância presentes

em cada amostra, tiveram como objetivo auxiliar na interpretação dos resultados obtidos, além

da possibilidade de indicação da presença de gêneros potencialmente tóxicos. As Figuras 32 e

33 apresentam a lista de grupos e gêneros de fitoplânctons, identificados nos pontos 47 e 15,

respectivamente, em termos de concentração de indivíduo por ml/L (Ind ml-l) e proporção de

ocorrência, pelo método de contagem Utermõhl, citado por Uhelinger (1964).

5 Escala de Beaufort foi criada no século XIX por Francis Beaurfot e classifica a intensidade

dos ventos de 0 (calmo - < 1,08 km/h) a 12 (Furacão>117,72 km/h/s).

110


CICERELLI, R. E.

Figura 32 - Identificação de espécies fitoplanctônicas do 1° levantamento para o Ponto 47


Nota-se, pelas Figuras 32 e 33 que as duas amostras de água apresentam maior

quantidade de indivíduos do grupo de cianobactérias (Cyanophyceae). Contudo, a concentração

total da comunidade fitoplanctônica nos dois pontos foram similares e característicos de um

ambiente pouco impactado. Foram identificados gêneros potencialmente tóxicos, tais como a

Microcystis sp, a Cylindrospermopsis sp, a Anabaena sp, Pseudanabaena sp, Doliichospermum

spiroides. Estes gêneros de cianobactérias têm como alvo primário em mamíferos o fígado, o

nervo simpático, a pele, o trato gastrointestinal e órgãos múltiplos, tais como o rim, baço,

coração e timo (CETESB, 2013).

Cryptophyceae Rhodomonas cf minuta 55

Aulacoseira sp 7

Navicula sp 7

Synedra sp 7

Eutetramorus sp 7

Oocystis cf marssonii 7

Anabaena cf viguieri 55

Cylindrospermopsis sp 42

Doliichospermum spiroides 14

Merismopedia sp 7

Microcystis sp 104

Pseudanabaena sp 7

Spirogyra sp 7

Zygnemaphyceae Gonatozygon pilosum 48

Cyanophyceae

Grupo Ind ml-1Genêro

Bacillariophyceae

Chlorophyceae

14%

5%4%

62%

15%

Cryptophyceae Bacillariophyceae

Chlorophyceae Cyanophyceae

Zygnemaphyceae


Aulacoseira sp 30

Navicula sp 1 7

Elakatothrix sp 7

Scenedesmus sp 7

Crysophyceae Synura sp 1 7

Anabaena cf crassa 7

Anabaena cf viguieri 52

Cylindrospermopsis sp 185

Microcystis sp 52

Pseudanabaena sp 30

Euglenophyceae Mallomonas sp 15

Chlorophyceae

Cyanophyceae

Grupo Ind ml-1 Genêro

Bacillariophyceae

14%

8%

3%

70%

3% 2%

Cryptophyceae Bacillariophyceae

Chlorophyceae Cyanophyceae

Euglenophyceae Crysophyceae

Localização

15

Localização

47

111


CICERELLI, R. E.


O segundo levantamento de campo foi realizado nos dias 15 e 16 de fevereiro de

2012, com a expectativa de se observar o florescimento de cianobactérias. De fato, no primeiro

dia visualizaram-se regiões com alta ocorrência de algas, como mostra a Figura 34. Nesse

primeiro dia, o céu apresentava-se nublado, impossibilitando a obtenção de curvas de

reflectância espectral. Assim, optou-se por iniciar o levantamento no dia seguinte. No entanto,

antes das coletas, o reservatório passou por um longo período de precipitação

(aproximadamente 2,8 mm nas 24 horas anteriores a realização do levantamento de campo), o

que auxiliou na dissolução do fitoplâncton. Ainda assim, no dia da coleta, os valores obtidos

foram de uma área eutrofizada. As condições meteorológicas nos dias do levantamento de

campo são apresentadas na Tabela 17. Os dados são da estação José Bonifácio, disponibilizado

pelo INMET (Instituto Nacional de Meteorologia), localizada a cerca de 40 Km do reservatório.

Figura 34 – Ocorrência do fitoplâncton na zona pelágica nas margens do reservatório.

112


CICERELLI, R. E.

Tabela 17 - Condições meteorológicas no dia do 2° levantamento de campo (16/02/2012).

Estação: JOSE BONIFACIO-A735/


Temp. Max.: 24 ºC Vento Dir: 102°

Temp. Min.: 22 ºC Velocidade do vento: 9 km/h

Umidade: 70% Precipitação no mês da coleta: 12,4 mm Fonte: http://www.inmet.gov.br/portal/index.php?r=estacoes/estacoesAutomaticas

De acordo com a Tabela 17 e dados observados no dia, o tempo estava instável com

a presença de nuvens e chuvas esporádicas durante o levantamento. A velocidade do vento foi

leve, de grau 2, de acordo com a escala de Beaufort6 com direção nordeste. A Tabela 18

apresenta um resumo dos valores das variáveis limnológicas amostrados em campo.

Tabela 18 - Variáveis físico-químicas medidas no reservatório de Nova Avanhandava no segundo

levantamento de campo (16/02/2012).

Variáveis

Limonológicas Máximo Mínimo Média

Desvio

Padrão

Coeficiente de

Variação %

Referência

*

Temperatura (°C) 31,4 28,1 29 0,81 2 -

pH - - - - - 6,0 a 9,0


(Mg.L-1) 7,1 1 5,94 1,34 22 > 5 mg/L

Turbidez (UNT) 68,1 10,5 23,73 31,18 1,31 100 UNT

Profundidade do

disco de Secchi (m) 3,4 1 2,58 0,62 24 -

Condutividade

(µS/cm) 182,4 161,9 176,87 4,18 2


Observa-se pela Tabela 18 que essa data foi caracterizada pela água com alta

temperatura, condição ideal para proliferação do fitoplâncton, além da pequena variação, com

valores típicos de regiões tropicais. Segundo Eliott (2012), devido à habilidade de algumas

cianobactérias de fixar nitrogênio, estes ganham vantagens sobre outros grupos fitoplanctônicos

em condições de limitação do nitrogênio causado por águas mais quentes, aumentando suas

taxas de crescimento na primavera e o consumo de nutrientes.

Os valores de oxigênio dissolvido (OD) foram mais baixos, quando comparados

com os outros levantamentos de campo, sendo que, em alguns pontos foi menor que o limiar

permitido para a classe de qualidade da água do reservatório. As reduções na concentração são

associadas ao consumo pela decomposição de matéria orgânica (oxidação), perdas para a

6 Escala de Beaufort foi criada no século XIX por Francis Beaurfot e classifica a intensidade

dos ventos de 0 (calmo - < 0,3m/s) a 12 (Furacão>32,7m/s).

113


CICERELLI, R. E.

atmosfera, respiração de organismos aquáticos e oxidação de íons metálicos como, por

exemplo, o ferro e o manganês. O oxigênio dissolvido também diminui com o aumento da

temperatura, por isso os valores devem ser maiores durante o inverno e menores durante o verão

(ESTEVES, 1998). Observou-se também que durante a ocorrência de florações de

fitoplânctons forma-se uma camada de vários centímetros de espessura na superfície da água,

que impede a penetração de luz (Figura 34), isso limita a reprodução e a vida de outras espécies,

interrompendo o contato da água com o ar e diminuindo a quantidade de OD.

Segundo a Cetesb (2012) para a condutividade, em geral, níveis superiores a 100

µS/cm indicam ambientes impactados. A turbidez também não atendeu o limite de referência

da Cetesb e nos pontos indicados com altas concentrações de turbidez, observaram-se altas

concentrações de clorofila a e ficocianina. Geralmente, em florações de algas tóxicas, durante

o período diurno o pH é muito alto (9,5 a 11,0) (ESTEVES, 1998), porém, infelizmente neste

período não foi possível a coleta de pH.

Nesse levantamento também foi feita a identificação de grupos fitoplanctônicos e

avaliada a densidade total da comunidade fitoplanctônica em dois elementos amostrais. Nas

Figuras 35 e 36 são mostrados os grupos e gêneros de fitoplânctons encontrados nos pontos 47

e 15, sua densidade estimada (em Ind ml/L), bem como a proporção de ocorrência.


Aulacoseira sp1 23

Trachelomonas sp1 61


Cryptomonas cf brasiliensis 8

Rhodomonas cf minuta 291

Cyanodictyon sp1 774

Merismopedia 15

Microsystis sp 437

Microsystis sp2 77

Microsystis sp3 77

Oscillatoria sp 15

Pseudanabaena sp1 23

Dinophyceae Peridinium 23

Zygnemaphyceae Sirogonium sp 17


Bacillariophyceae

Cryptophyceae

Cyanophyceae

1%

6%

16%

76%

1%

Dinophyceae BacillariophyceaeCryptophyceae Cyanophyceae Zygnemaphyceae

Localização

47

114


CICERELLI, R. E.


Nota-se, a partir das Figuras 35 e 36, que as duas amostras de água apresentam

gêneros potencialmente tóxicos com concentrações estimadas muito maiores que no primeiro

levantamento de campo e com certa heterogeneidade entre os pontos analisados. A

concentração de Microsystis, por exemplo, foi dez vezes superior, além de se observar a

ocorrência de outros gêneros. O grupo de cianobactérias (cyanophyceae) domina o ambiente

com proporção maior que 60%, tanto no primeiro, quanto no segundo levantamento. Dentre os

principais gêneros presentes, podemos citar como dominantes, a Microcystis, a Rhodomona, e

a Cyanodictyon sp1. No verão, os corpos d’água apresentam-se estratificados. Uma das

conseqüências principais deste fenômeno é o empobrecimento da zona eufótica em nutrientes.

Muito embora as condições de luminosidade sejam ótimas, o fator limitante para o

desenvolvimento do fitoplâncton neste período são os nutrientes. Em consequência, pode

ocorrer desenvolvimento somente moderado do fitoplâncton no verão, com a predominância de

cianofíceas, em lagos eutróficos, que podem chegar a formar floração (ESTEVES, 1998).


O terceiro levantamento de campo foi realizado no dia 28 de março de 2012. O fim

do mês de março é representativo do fim do período de chuvas e início do período da seca,

quando a área de estudo apresentou poucos organismos fitoplânctonicos visíveis e

comportamento da água homogêneo. O início dos levantamentos foi previsto para 26 de março,

porém, o dia amanheceu chuvoso e nublado, assim como o dia seguinte. O aspecto da água no

Aulacoseira sp1 26

Caloneis sp 34


Asterococcus cf limneticus 34

Eutetramorus sp1 9


Microsystis sp 1090

Microsystis sp2 94

Microsystis sp3 51

Pseudanabaena sp1 86

Euglenophyceae Mallomonas sp2 17

Gonatozygon pilosum 26

Sirogonium sp 9


Bacillariophyceae

Chlorophyceae

Zygnemaphyceae

Cyanophyceae

2%

10%

25%

60%

2% 1%

Chlorophyceae BacillariophyceaeCryptophyceae Cyanophyceae Zygnemaphyceae Euglenophyceae

Localização

15

115


CICERELLI, R. E.

dia 28/03/2012 é mostrado na Figura 37, enquanto que as condições meteorológicas no mês do

levantamento são apresentadas na Tabela 19.

Figura 37 – Aparência da água no reservatório no terceiro levantamento de campo.

Tabela 19 - Variáveis meteorológicasno dia do 3° levantamento de campo (28/03/2012).

Estação: JOSE BONIFACIO-A735


Temp. Max.: 24,5 ºC Vento Dir: 250,3°

Temp. Min.: 23 ºC Vento Vel: 9 km/h

Umidade: 62% Precipitação no mês da coleta: 44,6 mm Fonte: http://www.inmet.gov.br/portal/index.php?r=estacoes/estacoesAutomaticas

De acordo com a Tabela 19 e as observações realizadas no dia, não houve

ocorrência de chuvas e havia poucas nuvens. A velocidade do vento foi leve, de grau 2, de

acordo com a escala de Beaufort, com direção sudoeste. Outra característica importante foi a

alta precipitação do mês. Segundo Esteves (1998), a uma associação entre a ocorrência de

chuvas e ventos causando maior heterogeneidade da distribuição horizontal e vertical do

fitoplâncton em reservatórios. A Tabela 20 apresenta um resumo das medidas das variáveis

limnológicas amostrados em campo.

Tabela 20 - Resumo das variáveis físico-químicas medidas no reservatório de Nova Avanhandava no

terceiro levantamento de campo (28/03/2012).

Variáveis

Limonológicas Máximo Mínimo Média

Desvio

Padrão

Coeficiente de

Variação%

Referência

*

Temperatura (°C) 30,8 29,1 29,78 0,37 1 -

pH - - - - - 6,0 a 9,0


(Mg.L-1) 8,6 5 7,13 0,77 10 > 5 mg/L

Turbidez (UNT) 12,7 4,38 9,03 1,9 21 100 UNT

Profundidade do

disco de Secchi (m) 4 1,8 3,46 0,52 15

-

Condutividade

Elétrica 176,6 164,6 174,4 2,47 1

-

* valores de referência segundo a resolução CONAMA 357/2005 para classe II;

116


CICERELLI, R. E.

A Tabela 19 mostra que a temperatura da água ainda foi alta para esta época. As

concentrações de oxigênio dissolvido e turbidez estão dentro dos valores de referência. O

ambiente apresentou altos valores de transparência indicando baixa presença de elementos em

suspensão.


No mês de setembro, foi realizado outro levantamento de campo. Nesse

levantamento, ocorrido no dia 18 de setembro de 2012, foi possível a coleta de apenas 22

elementos amostrais em virtude da mudança das condições meteorológicas, com ocorrência de

chuvas e fortes ventos. A Tabela 21 apresenta as variáveis limnológicas amostradas em campo.

Tabela 21 - Tabela resumida das variáveis físico-químicas medidas no reservatório no quarto

levantamento de campo (18/09/2012).

Variáveis

Limonológicas Máximo Mínimo

Desvio

Padrão

Coeficiente de

Variação % Média

Referência

*

Temperatura (°C) 26,1 28 1,18 4 26,8 -

PH 9,48 7,95 0,31 3 8,53 6,0 a 9,0

Oxigênio

Dissolvido (Mg.L-1) 12,5 8 3,01 30 9,78 > 5 mg/L

Turbidez (UNT) 3,3 1,81 0,35 13 2,61 100 UNT

Profundidade do

disco de Secchi (m) 4 1 0,84 31 2,66 -


Analisando os parâmetros de referência verifica-se que, para essa época, a represa

está dentro das especificações dos padrões de qualidade da água para Classe 2. Observa-se pela

Tabela 21, que a temperatura superficial é mais fria. O valor de turbidez no reservatório é baixo,

o que pode ser explicado, principalmente, por pequenos organismos fitoplanctônicos em

suspensão.

Sobre as condições meteorológicas, a Tabela 22 apresenta um resumo dos dados

obtidos na estação José Bonifácio. Observou-se que o reservatório apresentava pequenas ondas

com vento de velocidade média, de grau 3 na escala de Beaufort e céu com nuvens. Esse

levantamento foi o que apresentou maior velocidade dos ventos. Segundo Esteves (1998) em

corpos d’água profundos de regiões tropicais quando relativamente protegidos da ação do

vento, permanecem estratificados na maior parte do ano, desestratificando-se no inverno,

durante períodos de ventos fortes e duradouros, com energia suficiente para desestratificar

temporariamente a coluna d’água.

117


CICERELLI, R. E.

Tabela 22 - Variáveis meteorológicasdo 4° levantamento de campo.

Estação: JOSE BONIFACIO-A735

Dia: 18/09/2012

Temp. Max.: 19.0 ºC Vento Dir: 50°

Temp. Min.: 24.0 ºC Vento Vel: 14,4 km/h

Umidade: 40% Precipitação no mês da coleta: 13 mm Fonte: http://www.inmet.gov.br/portal/index.php?r=estacoes/estacoesAutomaticas

Variabilidade nas condições da água no período considerado

Para uma análise geral do comportamento sazonal das variáveis limnológicas,

apresenta-se na Tabela 23, que resume as estatísticas obtidas para as variáveis em cada

levantamento de campo. É possível notar que em fevereiro, os valores limnológicos são

característicos de uma área eutrofizada, o que não ocorreu nos levantamentos de março,

setembro e dezembro, nos quais foram constatados valores inferiores aos máximos

estabelecidos na referência do CONAMA. Para a turbidez, em alguns casos, observou-se alta

relação com a ocorrência de ficocianina e clorofila a, principalmente na época de maior

atividade fitoplanctônica, que foi em fevereiro. Essas mesmas relações foram obtidas por

Seppala (2007), contudo, segundo o autor a variável turbidez não pode ser utilizada como único

preditor da ocorrência pigmentos, em decorrência dessa relação ter sido pouco confiável em

seus estudos. Em setembro foi observado o menor valor de turbidez.

118


CICERELLI, R. E.

Tabela 23 –Variáveis limnológicas medidas nos quatro levantamentos de campo.

1°

Levantamento

Dezembro

2°

Levantamento

Fevereiro

3° Levantamento

Março

4°

Levantamento

Setembro

Variáveis Médias

%

Coef.

de Var.

Médias

%

Coef.

de Var.

Médias % Coef.

de Var. Médias

%

Coef.

de Var.

Temperatura da

água(°C) 30,2 2 29 2 29,78 1 26,8 4

PH 5,78 5 - - - - 8,53 3

Oxigênio

Dissolvido (mg/L) 8,44 6 5,94 22 7,13 10 9,78 30

Turbidez (UNT) 10,84 8 23,73 1,31 9,03 21 2,61 13

Profundidade do

disco de Secchi

(m)

2,64 8 2,58 24 3,46 15 2,66 31

Condutividade

µS/cm - - 176,87 2 174,4 1 - -

Vento Vel (m/s): 1,87 - 2,5 - 2,5 - 4,0 -

Precipitação no

mês (mm) - - 12,4 - 44,6 - 13 -

Temperatura do ar

(°C) (min/max) 20/30 22/24 23/24 19/24

A temperatura influencia no crescimento e na resposta do fitoplâncton, segundo a

Lei geral Q10, na qual os processos metabólicos dobram a cada aumento de 10°C (TUNDISI e

TUNDISI, 2008). Segundo Eliott (2012), as maiores taxas de crescimento de cianobactérias são

observadas em temperaturas maiores que 25°C. Comparativamente, observa-se que houve uma

variação de aproximadamente 4°C entre os levantamentos de campo realizados e que os campos

de dezembro, fevereiro e março apresentaram as maiores temperaturas na água.

A variável transparência depende de vários fatores, como concentração de material

dissolvido e do material em suspensão. Nota-se que em março e setembro, o ambiente

apresentou maior transparência com baixos valores de turbidez. O levantamento de março

apresentou as maiores taxas de transparência, em virtude do período altamente chuvoso e

consequente dissolução dos compostos presentes no corpo d’água.

Em fevereiro, as taxas de oxigênio dissolvido foram as mais baixas, o que pode ser

decorrente da presença de matéria orgânica. Nessa época do ano se observa elevação do nível

de água, ventos fortes, chuvas frias, fortes e duradouras que trazem a superfície compostos

orgânicos como carboidratos, proteínas, lipídios, em diferentes graus de decomposição O

levantamento de setembro foi na época de maior velocidade dos ventos e baixas temperaturas.

119


CICERELLI, R. E.

A velocidade dos ventos pode ter causado a maior média de oxigênio dissolvido no ambiente,

já que os ventos ajudam na incorporação de oxigênio na água (ESTEVES, 1998).

5.2.Ocorrência sazonal e espacial de cianobactérias com base em dados fluorimétricos

As concentrações absolutas em μg/L da ficocianina e da clorofila a foram obtidas

por meio de medidas fluorimétricas de campo.

Para análise dos valores de ficocianina, levou-se em consideração os resultados

obtidos por Brient et al. (2008), os quais por meio de análises estatísticas realizadas em 800

ambientes com diversidade de algas, mostraram que quando a concentração de ficocianina é

maior que 10 μg/L, as cianobactérias dominam o ambiente em densidades preocupantes.

De acordo com os mesmos autores, quando se mede a concentração fitoplanctônica

em grupos com dominância do pigmento clorofila a, tais como diatomáceas e clorofitas, para

cada 100.000 céls/mL a concentração de ficocianina fica na média de 3 e 6 μg/L, porém na

presença de cianobactérias esse valor aumenta para 60 μg/L. Considerando que a resolução

CONAMA n° 357/2005 estabelece um limite de densidade de cianobactérias de até 50.000

cel/mL ou 5 mm3/L e relacionando com a estimativa feita por Brient et al. (2008), se obtém um

limite de 30 μg/L. Contudo para as análises dos dados será utilizado o limite de que 10 μg/L

proposto por Brient et al. (2008).

Para clorofila a, como explicado no item 4.3.2, as medidas originalmente obtidas

com o fluorômetro são relativas e foram convertidas para valores absolutos. Para análise dos

dados, considerou-se como valor de referência o estabelecido pela resolução CONAMA n°

357/2005 para águas de classe 2, a qual impõe o limite de 30 μg/L de clorofila a. Considerando

o exposto, alguns parâmetros estatísticos, para a ficocianina e clorofila a, são apresentadas na

Tabela 24.

Para uma análise comparativa, utilizam-se os valores expostos por Vallely (2008),

no qual as concentrações de clorofila a e ficocianina típicas de um corpo d’água com

dominância de cianobactérias foram de aproximadamente 188 e 91 µg/L, respectivamente.

Enquanto que para outro corpo d’água pouco impactado, os quantitativos foram de 18 e 15

µg/L, respectivamente. Esses valores comparados com os indicadores estatísticos mostrados na

Tabela 24, evidenciam que o segundo levantamento apresentou valores de clorofila a e

ficocianina mais similares ao de um corpo d’água com predominância de cianobactérias. Os

demais apresentaram valores de corpos d’água pouco impactados e dentro do previsto na

legislação.

120


CICERELLI, R. E.

Tabela 24 – Valores obtidos para concentração de Ficocianina e Clorofila a nos levantamentos de campo

com algumas análises estatísticas

Análises

estatísticas

1° Levantamento

Dezembro/2011

2° Levantamento

Fevereiro/2012

3° Levantamento

Março/2012

4° Levantamento

Setembro/2012

Concentração de Ficocianina (μg/L)

Máximo 7,5 50,24 4,71 2,32

Mínimo 1,5 1,47 0,46 0,23

Média 3,58 7,12 2,58 1,39

Desvio padrão 2,32 10,05 0,99 0,71

Coeficiente de

Variação % 65 141 38 50

Concentração de Clorofila a (μg/L)

Máximo 8,64 150,96 16,04 24,35

Mínimo 2,53 8,93 8,59 5,32

Média 4,22 47,54 12,31 11,86

Desvio padrão 1,20 34,21 2,26 4,32

Coeficiente de

Variação % 28 71 18 36

Ainda, essas variáveis mantiveram um índice de proporcionalidade nos campos de

fevereiro, março e setembro, com uma relação aproximada de 1 μg/L para ficocianina para cada

6 μg/L de clorofila a. O primeiro levantamento de campo foi o único em que as concentrações

dos pigmentos fitoplanctônicos apresentaram concentrações médias similares, sendo de 4,22

µg/L para clorofila a e 3,58 µg/L para ficocianina, com pequeno desvio padrão. Randolph et al.

(2008) afirmam que, quando a ficocianina é predominante em relação à clorofila a, esse pode

ser um indicativo da dominância de cianobactérias no corpo d’água. A proporção da densidade

de ocorrência de algas cianofíceas no primeiro levantamento (Figura 32 e Figura 33, página

100) confirma a dominância desse grupo, mesmo com densidade relativamente baixa. Verifica-

se também que as concentrações obtidas para clorofila a em março e setembro de 2012 foram

muito similares, assim como para concentrações de ficocianina.

No segundo levantamento (fevereiro/2012) a turbidez (Tabela 23) apresentou uma

tendência de aumento associado com a concentração de ficocianina e clorofila a no ambiente e,

consequentemente, proporcional à diminuição dos valores de disco de Secchi. Ainda, no

segundo levantamento, as variáveis ficocianina e clorofila a apresentaram maior desvio padrão,

demonstrando maior variabilidade no comportamento espacial, se comparado com os outros

levantamentos.

Com relação a clorofila a, este é o único indicador utilizado pela Cetesb para

identificação de floração de cianobactérias. Segundo seu manual de cianobactérias o Nível de

Alerta 1, para água de abastecimento público, é caracterizado com a ocorrência de 2.000

cels/mL de cianobactérias ou 1 μg/L de clorofila a. Para o Nível de alerta 2, ou seja, condições

estabelecidas de floração de cianobactérias nocivas, os valores considerados alarmantes são de

121


CICERELLI, R. E.

100.000 cels/mL ou 50 μg/L de clorofila a (CETESB, 2013). Vale lembrar que apesar da

existência desses índices, não há indicativos sobre o aumento de pontos de monitoramento

sistemático, nem da frequência a ser adotada para avaliar a clorofila a ou células de

cianobactérias e suas toxinas.

Para auxiliar na compreensão dos dados numéricos da Tabela 24, apresenta-se na

Figura 38 uma ilustração de gráfico de caixa (BoxPlot) para a variável ficocianina.

Boxplot para concentração de Ficocianina

Figura 38 - Boxplot dos dados de Ficocianina coletados nos quatro levantamentos de campo.

Nesse gráfico (Figura 38) é possível verificar a presença de valores discrepantes

(outliers estatísticos) no levantamento de campo de fevereiro e março de 2012. Esses pontos

foram coletados em uma área rasa e de remanso, com interferência de atividade antrópica nas

áreas adjacentes (pastagem e cultivo de cana de açúcar), o que acarreta o aumento na atividade

fitoplanctônica. Pelo gráfico também fica claro a maior concentração e variabilidade para

ambas as variáveis no levantamento realizado em fevereiro de 2012.

De acordo com a Figura 38 a menor variância foi observada no levantamento de

campo realizado em março, enquanto que as menores concentrações são visualizadas no mês

de setembro de 2012. Cinco pontos do segundo levantamento ultrapassaram o valor de

concentração de ficocianina proposto por Brient et al. (2008) para áreas com dominância de

cianobactérias. Os demais valores permaneceram abaixo desse padrão, porém muito próximos.

Na Figura 39 apresenta-se outro gráfico de caixa (BoxPlot) para a variável clorofila a.

0

10

20

30

40

50

1°Lev-Dez/2011 2°Lev-Fev/2012 3°Lev-Mar/2012 4°Lev-Set/2012

Co

nce

ntr

ação

de

Fic

oci

anin

a (µ

g/L

)

122


CICERELLI, R. E.

Boxplot para concentração de Clorofila a

Figura 39 - Boxplot dos dados de clorofila a coletados nos quatro levantamentos de campo.

De acordo com a Figura 39, os valores mais altos de concentração de clorofila a

foram medidos no campo de fevereiro/2012, os quais foram superiores ao limite estipulado pela

resolução CONAMA n° 357/2005. Nos demais levantamentos os valores permaneceram dentro

do limite previsto na legislação e ainda apresentaram baixa variabilidade.

Comparando os resultados obtidos com o exposto na literatura relacionada às

variações meteorológicas e ocorrência de cianobactérias (TUNDISI et al, 2010;

REICHWALDT E GHADOUANI, 2012; BRANCO et al., 2009), em fevereiro, o mês

apresentou altas temperaturas do ar e da água, dias úmidos, várias precipitações rápidas, e baixa

velocidade do vento. Nessas condições, considerando que as chuvas ocasionaram a entrada de

nutrientes no ambiente e que a chuva e o vento não foram capazes de alterar as zonas de

estratificação, houve a formação de um ambiente favorável para a proliferação de

cianobactérias. Já em março, a ocorrência de chuvas frequentes provocou a diluição dos

compostos, tornando o ambiente homogêneo. Em setembro, observou-se a presença de uma

frente fria, com ventos de velocidade média e baixas temperaturas, o qual provoca intensas

misturas vertical e horizontal, reduzindo significativamente a produção de cianobactérias. Em

dezembro, inicia-se o período de verão com efeitos de curto prazo das chuvas, no qual as

cianobactérias iniciam o processo de produção, com o término da ocorrência de frentes frias.

A Figura 40 apresenta a representação dos pontos, considerando o quantitativo da

concentração de ficocianina e clorofila a, por levantamento de campo. Para uma melhor

percepção da distribuição espacial da dispersão, os pontos foram transformados em regiões, por

meio da geração de polígonos de Thiessen. Esse é um método de interpolação que se 'baseia no

0

20

40

60

80

100

120

140

160

1°Lev-Dez/2011 2°Lev-Fev/2012 3°Lev-Mar/2012 4°Lev-Set/2012

Co

nce

ntr

ação

de

Clo

rofi

la (

µg/L

)

123


CICERELLI, R. E.

vizinho mais próximo', ou seja, o valor escolhido para um ponto é o valor dado pelo ponto mais

próximo, pelo cálculo da distância Euclidiana.

Figura 40 - Representação quantitativa por área da concentração de Ficocianina (.1) e Clorofila a (.2)

para os levantamentos in situ realizados em: a) dezembro/2011 (1°); b) fevereiro/2012 (2°); c)

março/2012 (3°) e d) setembro/2012 (4°). As setas indicam a direção dos ventos nas épocas dos

levantamentos de campo.

a.1) a.2)

b.1) b.2)

c.1) c.2)

d.1) d.2)

Direção dos

ventos Direção dos

ventos

Direção dos

ventos

Direção dos

ventos

Direção dos

ventos

Direção dos

ventos

124


CICERELLI, R. E.

Para o primeiro levantamento foram coletadas amostras de ficocianina e clorofila a

em um número reduzido de pontos tornando difícil representar espacialmente os fenômenos de

interesse, conforme mostra a Figura 40.

Para o segundo levantamento, característico de uma época com maiores

concentrações de pigmentos fitoplanctônicos, as concentrações mais altas de clorofila a se

encontram na parte sul da área de estudos, da mesma forma que para a variável ficocianina.

Contudo, a localização espacial das altas concentrações de ficocianina e clorofila a, não são

coincidentes, já que os de ficocianina estão nas partes noroeste e sudeste.

Ainda na Figura 40, no terceiro levantamento, observa-se que as altas

concentrações, antes predominante na parte sul no segundo levantamento, agora ocorrem na

parte norte da área de estudos. Nesse caso as maiores concentrações de clorofila a e ficocianina

são espacialmente coincidentes, com algumas exceções. De acordo com dados da estação

climatológica José Bonifácio, apresentados na Tabela 19, a direção do vento no dia partiu do

sudoeste (250,3°) na direção Nordeste. Esse levantamento se caracterizou pela forte ocorrência

de chuvas, como a parte sul do reservatório é mais rasa, o efeito de depuração e dissolução dos

compostos pode ter sido mais elevado do que nas regiões mais profundas, localizadas na parte

norte.

No quarto levantamento, apesar da existência de algumas lacunas devido a pontos

não coletados, fica evidente que as maiores concentrações de ficocianina e clorofila a

retornaram para a parte sul da área de estudos. Neste campo, de acordo com os dados da estação

climatológica José Bonifácio Tabela 22, os ventos foram de média intensidade partindo da

direção Nordeste (50°) para Sudoeste.

Relação entre concentração de ficocianina e clorofila a a partir de dados

fluorimétricos

Na tentativa de identificar relações sazonais entre as concentrações de ficocianina

e clorofila a, apresenta-se, na Tabela 24, correlações medidas entre essas variáveis em cada um

dos levantamentos de campo realizados.

Para avaliação da correlação, utilizou-se a Tabela 14 (pag. 107), que estabelece

valores correlação significativos, de acordo com o teste significância de Fisher. Para o primeiro

campo, destaca-se que foram utilizados apenas os 6 pontos, nos quais foi possível a aquisição

conjunta de clorofila a e ficocianina, permitindo assim, o cálculo de correlação.

125


CICERELLI, R. E.

Tabela 25- Coeficientes de Correlação Linear de Pearson (r) entre ficocianina e clorofila a nos quatro

levantamentos de campo

Levantamentos de

campo

Coeficientes de Correlação

de Pearson (r)

significativos (Tabela 14)

Coeficiente de

Correlação de Pearson

(r)

Quantidade de

pontos levantados

1° - 13/12/2011 > 0,88 -0,73 6

2° - 15 e

16/02/2012

> 0,42 0,8 30

3° - 27/03/2012 > 0,44 0,44 27

4° - 18/09/2012 > 0,56 0,47 18

Pelos resultados da Tabela 25, percebe-se que o segundo e terceiro levantamento

de campo apresentam dados correlacionados, de acordo com os valores de correlação mínimos

estabelecidos como significativos na Tabela 14 (pag. 107).

Uma forma de visualizar se duas variáveis são correlacionadas é por meio do

diagrama de dispersão, no qual os valores das variáveis são representados por pontos em um

sistema cartesiano (BARBETTA et al., 2008). Os gráficos de dispersão linear entre as

concentrações de ficocianina e clorofila a medidos nos quatro levantamentos são apresentados

na Figura 41.

1° Levantamento de Campo - 13/12/2011 2° Levantamento de Campo - 16/02/2012

3° Levantamento de Campo - 27/03/2012 4° Levantamento de Campo - 18/09/2012

Figura 41- Equações de regressão linear entre ficocianina e clorofila a para os quatro levantamentos de

campo. a) 1° levantamento de campo; b) 2° levantamento de campo; c) 3° levantamento de campo; d)

4° levantamento de campo

y = -0,5511x + 5,3845R² = 0,5427

0

1

2

3

4

5

6

3 4 5 6

Co

ncen

traç

ão d

e F

ico

cianin

a (µ

g/L

)

Concentração de Clorofila(µg/L)

y = 0,1819x - 1,6362R² = 0,8938

0

10

20

30

40

50

60

0 50 100 150 200

Co

ncen

traç

ão d

e F

ico

cianin

a (µ

g/L

)

Concentração de Clorofila (µg/L)

y = 0,1743x + 0,5101R² = 0,1942

0

1

2

3

4

5

5 10 15

Co

ncen

traç

ão d

e F

ico

cianin

a (µ

g/L

)


y = 0,0777x + 0,4781R² = 0,2225

0

0,5

1

1,5

2

2,5

4 7 10 13 16 19 22 25 28

Co

ncen

traç

ão d

e F

ico

cianin

a (µ

g/L

)


a) b)

c) d)

126


CICERELLI, R. E.

De acordo com a Figura 41 (a), no primeiro levantamento de campo foram coletados

apenas 6 pontos de clorofila a, o que não permite o estabelecimento de uma relação estatística

confiável entre as variáveis analisadas.

Nos demais levantamentos, o comportamento dos dados apontam para um aumento

na concentração da clorofila a com o aumento da concentração de ficocianina, como observado

no trabalho de Sun et al. (2012) e Vallely (2008). No trabalho de Duan et al. (2012) foram

observados dois diferentes padrões de relacionamentos para clorofila a e ficocianina. Para

concentração de ficocianina menor que 2 μg/L, os autores relataram tendência da concentração

da clorofila a aumentar com o aumento da ficocianina. Para concentrações de ficocianina

maiores que 2 μg/L, a concentração de clorofila a diminuía com o aumento de ficocianina.

Como mostra a Figura 41 (b), o segundo levantamento de campo apresentou melhor

coeficiente de determinação para o ajuste da reta de regressão representativa do relacionamento

entre clorofila a e ficocianina. Destaca-se que este campo é caracterizado pelas maiores

concentrações de ambas as variáveis. Para os demais campos as retas de regressão linear não

ajustaram significativamente aos dados. Possivelmente, a área de estudo apresentou um

comportamento homogêneo para que a reta de regressão diagnosticasse algum padrão de

tendência.

Ao realizarmos uma análise comparativa do comportamento espacial (Figura 40)

com as retas de regressão (Figura 41) das variáveis ficocianina e clorofila a ao longo do tempo,

verifica-se que o segundo levantamento de campo mostrou uma tendência de aumento da

concentração de ficocianina e clorofila a (Figura 41-b), contudo, ao verificarmos a

espacialização (Figura 40), a localização espacial das altas concentrações de ficocianina e

clorofila a, não são totalmente coincidentes. Contudo, os terceiro e quarto levantamentos de

campo apresentam comportamentos espaciais mais similares.

5.3.Caracterização espectral da ficocianina nos quatro levantamentos de campo

A seguir apresenta-se o comportamento espectral, por meio do tratamento dos

dados medidos com o espectrorradiômetro de campo nos quatro levantamentos de campo,

enfatizando as características do pigmento ficocianina, considerando que se trata do pigmento

diagnóstico das cianobactérias.

127


CICERELLI, R. E.

Feições espectrais originais

As curvas espectrais resultantes da aplicação do filtro para remoção do ruído são

apresentadas na Figura 42, para cada um dos levantamentos. De modo geral, com maior ou

menor amplitude, a curvas apresentam feições características sutis da presença de pigmentos

fotossintetizantes, conforme descrito em Richardson (1996), Kirk (1994), Weaver e Wrigley

(1994), Jensen (2000). Nesta figura, as linhas tracejadas representam a localização no espectro

eletromagnético das feições diagnósticas de ficocianina (linhas mais escuras) e clorofila a

(linhas mais claras), segundo Richardson (1996), Kirk (1994), Weaver e Wrigley (1994), Jensen

(2000), entre outros.

Figura 42 - Curvas espectrais suavizadas obtidas nos Primeiro (a – 11 pontos), Segundo (b - 30

pontos) Terceiro (c - 27 pontos) e Quarto (d – 18 pontos) levantamentos. As linhas tracejadas

representam a localização no espectro eletromagnético das feições diagnósticas de ficocianina (linhas

mais escuras) e clorofila a (linhas mais claras).

Analisando as curvas espectrais suavizadas, verifica-se que no primeiro e no

segundo levantamentos (Figura 42 a e b), os dados espectrorradiométricos resultaram em curvas

com maior variabilidade espectral, com fator de reflectância oscilando com valores em torno

de 8%. Nos demais levantamentos, a maioria das curvas espectrais alcançaram fatores de

reflectância menores que 4% (Figura 42 c e d).

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Fat

or

de

Ref

lect

ânci

a (%

)


14

15

16

20

21

46

24

25

27

30

31

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Fat

or d

e R

efle

ctân

cia


33443534362425392018171614154638404737454140B2742212243313028

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Fat

or

de

Ref

lect

ânci

a (%

)


14151617182024253536394621222728303137384040B4142434547

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Fat

or d

e R

efle

ctân

cia

(%)


3 3

4 4

3 5

3 4

2 4

2 5

3 9

2 0

4 6

3 8

4 7

3 7

4 5

4 0 B

4 3

3 1

3 0

2 8

a) b)

c) d)

128


CICERELLI, R. E.

Uma importante observação é o comportamento das curvas no intervalo dos

menores comprimentos de onda (principalmente entre 400 a 500 nm). No terceiro levantamento

(Figura 42-c) visualizam-se feições de absorção mais suaves, isto pode representar baixa

presença de fitoplâncton na área de estudo nessa época, pois a presença destes elementos

ocasiona uma feição de absorção mais profunda e ondulada, pela ocorrência de clorofila a (Han

et al., 1994; Kirk, 1994), tais como as observadas nos segundo levantamento de campo (Figura

42-b). Ainda, Carder et al. (1986) observaram o papel significativo da matéria orgânica

dissolvida na resposta espectral da água em regiões com baixas concentrações de clorofila a.

Segundo Wetzel (2001), a presença de matéria orgânica dissolvida está intimamente ligada às

necessidades nutricionais para o crescimento das algas. No primeiro levantamento (Figura 42-

a), apenas os pontos 14, 24, 20 apresentaram curvas com comportamento padrão associado à

presença de fitoplâncton nos primeiros comprimentos de onda. Esses pontos são característicos

de áreas com águas paradas e próximas às margens, podendo ocorrer devido à maior presença

de matéria orgânica e clorofila a.

As curvas espectrais de todos os levantamentos apresentam uma feição de absorção

próxima de 500 nm. Segundo Weaver e Wrigley (1994) a presença de cianobactérias pode ser

evidenciada por uma feição de absorção em 493 nm, característico da ficobilina. No segundo e

quarto levantamentos essa feição um pouco mais evidente, bem como em algumas curvas

espectrais do primeiro levantamento. Para o segundo levantamento, esse comportamento é

esperado em virtude da maior concentração de pigmentos fitoplanctônicos. Para o quarto

levantamento, esse comportamento pode estar mais associado à presença de matéria orgânica

dissolvida, pois as concentrações de clorofila a e ficocianina foram baixas, em média 11,86

µg/L e 1,39 µg/L, respectivamente. Segundo Metsamaa et al. (2006) Gómez et al. (2009) e

Vallely (2008) as feições de reflexão e absorção de clorofila a se tornam detectáveis nos

espectros de reflectância quando a concentração de clorofila a é maior 8 µg/L.

As curvas espectrais de todos os levantamentos mostram uma região de reflectância

máxima no verde entre 550 a 570 nm, ocasionada pela presença da clorofila a. No segundo

levantamento, essa feição se mostrou mais pronunciada. As curvas também apresentaram uma

feição de absorção no vermelho, 671 nm, e pico de reflectância no infravermelho próximo (700

nm), associado à presença da clorofila a. Também se percebe a ocorrência de outro pico pouco

representativo em 750 nm, que pode ser atribuído à somatória do espalhamento por células do

fitoplâncton e por TSS (KIRK, 1994; DEKKER, 1993).

Todas essas características espectrais foram observadas nas curvas obtidas por

Rundquist et al. (1996), consideradas de baixas concentrações de clorofila a (média de 200

129


CICERELLI, R. E.

µg/L). Essa relação também comparece nas curvas obtidas por Tebbs et al. (2013), Gómez et

al. (2009) Han et al. (1994), e Kirk (1994) para corpos d’água com presença predominante de

clorofila a.

Especificamente para ficocianina, indicador da ocorrência de cianobactérias, em

algumas curvas foi possível visualizar uma sutil feição de absorção próxima a 620 nm e um

pico de espalhamento em torno de 650 nm, conforme relatado na literatura para ambientes

aquáticos com presença de cianobactérias (DEKKER, 1993; WEAVER E WRIGLEY, 1994;

RUIZ-VERDÚ et al., 2008; MARION et al., 2012; SONG et al., 2012; LE et al., 2011, LONDE,

2008). No levantamento de campo de fevereiro (segundo levantamento, Figura 42-b) estas

feições são mais pronunciadas.

Em algumas curvas, para todos os levantamentos de campo, foi observada uma sutil

feição de espalhamento em torno de 610 nm. Dekker (1993) observou essa ocorrência nas

assinaturas espectrais geradas pelo sensor CASI e as associou a uma feição espectral observada

em 600 nm devido à ocorrência de ficocianina.

Para uma melhor representação do comportamento espectral da ocorrência de

clorofila a e ficocianina na água, extraiu-se curvas espectrais do segundo levantamento de

campo, nas quais as concentrações de clorofila a e ficocianina mostraram feições diagnósticas

perceptíveis. Tais curvas espectrais são mostradas na Figura 43, na qual as setas indicam feições

de absorção e espalhamento, de acordo com a variação na concentração dos pigmentos.

Figura 43 - Curvas espectrais do segundo levantamento de campo representativas da variação espectral

relacionada com a variação na concentração de ficocianina (setas vermelhas) e Clorofila a (setas

verdes).

0%

2%

4%

6%

8%

10%

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Fat

or d

e R

efle

ctân

cia


Ponto 44: Clorofila: 79µg/L Ficocianina: 2,4µg/L Ponto 35: Clorofila: 30µg/L Ficocianina: 1,47µg/L

Ponto 36: Clorofila: 45µg/L Ficocianina: 1,7µg/L Ponto 16: Clorofila: 118,95µg/L Ficocianina: 11,7µg/L

Ponto 46: Clorofila: 137µg/L Ficocianina: 50,2µg/L Ponto 38: Clorofila: 26,5µg/L Ficocianina: 7,09µg/L

Ponto 28: Clorofila: 8,9µg/L Ficocianina: 5,6µg/L

130


CICERELLI, R. E.

De acordo com a Figura 43 as feições que sofreram maiores alterações com o

aumento da concentração de clorofila a foram em 560 nm com maiores valores de reflectância,

em 685, em que a feição de absorção apresentou maior profundidade e em 700 nm, onde o pico

de reflectância foi mais evidente (MOREL e PRIEUR, 1977; GITELSON, 1999; RUNDQUIST

et al., 1996). Para ficocianina, em 620 nm observa-se um comportamento sutil de absorção com

o aumento da concentração, já em 650 nm a tendência foi de aumento da reflectância com a

representação de uma pequena feição (DEKKER, 1993; KUTSER et al., 2006; VICENT, 2004;

WEAVER e WRIGLEY, 1994; RANDOLPH et al., 2008; RICHARDSON, 1996; DUAN et al.

2012; SUN et al., 2012).

Na tentativa de melhor interpretar as relações das curvas de reflectância espectral

obtidas (Figura 42) com variáveis auxiliares opticamente ativas medidas foi calculada a

correlação para melhor explicar os fenômenos observados. A Figura 44 mostra os

correlogramas obtidos por meio do cálculo de correlação entre os valores medidos de

profundidade do disco de secchi (m), turbidez, ficocianina e clorofila a nos pontos visitados

com as curvas de reflectância de cada ponto. Os correlogramas apresentam os valores de

correlação de Pearson (r) em função do comprimento de onda (400 a 900 nm).

Figura 44 – Correlogramas obtidos entre valores de reflectância e ficocianina, clorofila a,

profundidade do disco de secchi e turbidez, para o primeiro (a) (6 pontos para clorofila a e 11 pontos

para as outras variáveis, segundo (b) (30 pontos), terceiro (c) (27 pontos) e quarto (d) (18 pontos)

levantamentos

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Co

rrela

ção d

e P

ears

on (

r)


Ficocianina Clorofila a Profundidade de Secchi Turbidez

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Co

rrela

ção d

e P

ears

on (

r)


Clorofila a Ficocianina Produndidade de Secchi Turbidez

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Co

rrela

ção d

e P

ears

on (

r)

Comprimento do Onda (nm)

Clorofila a Ficocianina Profundidade de Secchi Turbidez

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Co

rrela

ção d

e P

ears

on (

r)


Clorofila a Ficocianina Profundidade de Secchi Turbidez

a) b)

c) d)

131


CICERELLI, R. E.

Analisando a Figura 44 verifica-se que para o primeiro levantamento, (Figura 44-

a) a correlação da ficocianina com as curvas de reflectância espectral se mostrou mais

significativa do que com clorofila a. Destaca-se, porém que a correlação obtida ao longo do

espectro eletromagnético entre clorofila a e valores de reflectância, foi com base em apenas 6

(seis) pontos medidos. A ficocianina apresentou correlações maiores que 0,8 na região de 700

nm.

No segundo levantamento de campo (Figura 44-b), os valores de correlação entre a

concentração de turbidez, clorofila a, ficocianina e transparência com a reflectância espectral

se mostraram significativamente altos na região do IVP (Infravermelho Próximo) e com

correlação moderada no visível. O que chama a atenção é que as curvas de correlação de

turbidez, ficocianina e clorofila a apresentam valores muito similares. Para transparência, isso

também pode ser observado, porém com valores de correlação opostos. Verifica-se que,

conforme aumenta a concentração de ficocianina e clorofila a a água torna-se mais turbida e

menos transparente. Segundo Tebbs et al. (2013) quando a covariância (medida de associação

linear entre duas variáveis aleatórias) da clorofila a, turbidez e transparência são altas, tais

variáveis podem ser indicadores efetivos da biomassa de cianobactérias. Além dessas variáveis

citadas pelos autores, a ficocianina também apresentou o mesmo comportamento. Importante

ressaltar que a distribuição do correlograma, foi muito similar aos resultados expostos pelo

mesmo autor, para as mesmas varáveis.

Os correlogramas similares de clorofila a e ficocianina podem ser em decorrência

de interferências na resposta lida pelo fluorômetro, pois Chang et al. (2012) relatam que a

presença simultânea de clorofila a e alta turbidez produz falsas estimativas de cianobactérias.

Além disso, o fluorômetro utilizado para estimativa de ficocianina possui um sensor óptico com

filtro de excitação para ficocianina em 610 nm e emissão do comprimento da onda em 685 nm,

porém a maioria das referências indicam emissão em 660 nm e excitação em 630 nm.

Ainda no segundo levantamento (Figura 44-b) as variáveis clorofila a e ficocianina

apresentaram correlogramas com valores de correlação elevados para todos os comprimentos

de onda, exceto na região espectral entre 400 e 530 nm. Analisando especificamente ambos os

correlogramas, observam-se valores de correlação relevantes nos comprimentos de onda em

torno de 550 nm, cuja presença predominante de clorofila a na água também provoca um pico

de reflectância máxima. As regiões do espectro eletromagnético, cuja reflectância é

influenciada pela presença de ficocianina apresentam valores de correlação de 0,53 em 630 nm

e 0,56 em 650 nm, posteriormente a essa região se inicia a ocorrência de valores de baixa

correlação em 675 nm. Depois, em torno de 690 nm, a correlação aumenta novamente. A

132


CICERELLI, R. E.

literatura descreve sobre um pico de reflectância no infravermelho próximo, entre 690 e 720

nm, relacionado à clorofila a (GITELSON, 1992; RUNDQUIST et al. 1996).

Após 691 nm (transição do vermelho para o infravermelho) a curva de correlação

passa a apresentar altos valores de coeficientes de correlação. As referências pesquisadas

também discutem sobre um pequeno pico de reflexão que ocorre em aproximadamente 810 nm

ocasionado pela presença de clorofila a (RUNDQUIST et al., 1996). Observando a curva de

reflectância original, este pico é menos pronunciado, contudo no correlograma resultante é

possível verificar que essa região espectral apresentou altos valores de correlação em todos os

COAs analisados, principalmente em 820 nm.

Para os demais levantamentos, valores significativos de correlação só foram

visualizados no quarto levantamento para clorofila a, no qual se observa a ocorrência de um

pico de correlação em torno de 690 nm. Esses resultados podem mostrar que as concentrações

obtidas para clorofila a e ficocianina não foram suficientes para que as curvas de reflectância

espectral respondessem a suas presenças na forma de feições de absorção e reflexão.

Considerando os resultados dos correlogramas apresentados, observa-se que as

curvas de reflectância apresentam relação com ficocianina, que é o COA de interesse para a

presente pesquisa, dessa forma, as próximas análises serão focadas para detecção desse

pigmento.

Analise derivativa

As Figura 45 e Figura 46 apresentam as curvas obtidas após aplicação da primeira

e segunda derivada nas curvas espectrais obtidas nos quatro levantamentos de campo.

133


CICERELLI, R. E.

1° Levantamento - Curvas de reflectância 2° Levantamento - Curvas de reflectância

1° Levantamento – 1° Derivada 2° Levantamento – 1° Derivada


Figura 45 - Curvas de análise derivativa dos primeiro e segundo levantamentos de campo. As linhas

tracejadas cobrem as feições posicionadas em 600, 630 e 650 nm relacionadas à ficocianina.

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

8%

9%

10%

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Fato

r d

e R

efl

ectâ

ncia

(%

)


14

15

16

20

21

46

24

25

27

30

31

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Fato

r d

e R

efl

ectâ

ncia


33443534362425392018171614154638404737454140B2742212243313028

-0,002

-0,0015

-0,001

-0,0005

0

0,0005

0,001

0,0015

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

1 D

eriv

ada

da R

efle

ctân

cia

Esp

ectr

al (

Dpλ)


14

15

16

20

21

46

24

25

27

30

31

-0,002

-0,0015

-0,001

-0,0005

0

0,0005

0,001

0,0015

0,002

0,0025

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

1 D

eriv

ada

da R

efle

ctân

cia

Esp

ectr

al (

Dpλ)


33443534362425392018171614154638404737454140B2742212243313028

-0,00006

-0,00005

-0,00004

-0,00003

-0,00002

-0,00001

0,00000

0,00001

0,00002

0,00003

0,00004

0,00005

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

2 D

eriv

ada

da R

efle

ctân

cia

Esp

ectr

al (

Dpλ)


14

15

16

20

21

46

24

25

27

30

31

-0,00006

-0,00004

-0,00002

0,00000

0,00002

0,00004

0,00006

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

2 D

eriv

ada

da R

efle

ctân

cia

Esp

ectr

al (

Dpλ)


33443534362425392018171614154638404737454140B2742

134


CICERELLI, R. E.

3° Levantamento - Curvas de reflectância 4° Levantamento - Curvas de reflectância



Figura 46 - Curvas de análise derivativa aplicadas nas curvas de reflectância obtidas nos terceiro e

quarto levantamentos de campo. As linhas tracejadas cobrem as feições posicionadas em 600, 630 e

650 nm relacionadas à ficocianina.

Em curvas derivativas, as variações no coeficiente angular permitem identificar

pontos de inflexão (mínimos e máximos) representativos de feições de absorção e reflexão, que

são característicos de feições menos evidentes nos espectros de ordem inferior (GOODIN et al.,

1993; CHEN et al., 1992; BRAGA, 1998). Assim, a aplicação das derivadas nos espectros de

reflectância tem como função principal salientar feições de absorção e espalhamento pouco

evidentes nos espectros de reflectância, que podem corresponder à resposta espectral de

substâncias opticamente ativas presentes na água.

0%

1%

2%

3%

4%

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Fato

r d

e R

efl

ectâ

ncia

(%

)


14151617182024253536394621222728303137384040B4142434547

0%

1%

2%

3%

4%

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Fato

r d

e R

efl

ectâ

ncia

(%

)


3 3

4 4

3 5

3 4

2 4

2 5

3 9

2 0

4 6

3 8

4 7

3 7

4 5

4 0 B

4 3

3 1

3 0

2 8

-0,0006

-0,0005

-0,0004

-0,0003

-0,0002

-0,0001

0

0,0001

0,0002

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

1

Deri

vad

a da R

efle

ctâ

ncia

Esp

ectr

al

(Dpλ)


14

15

16

17

18

20

24

25

35

36

39

46

21

22

27

28

30

31

37

38

40

40B

41

42

43

45

47

-0,0005

-0,0004

-0,0003

-0,0002

-0,0001

0

0,0001

0,0002

0,0003

0,0004

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

1

Deri

vad

a da R

efle

ctâ

ncia

Esp

ectr

al

(Dpλ)


33

44

35

34

24

25

39

20

46

38

47

37

45

40B

43

31

30

28

-0,000020

-0,000015

-0,000010

-0,000005

0,000000

0,000005

0,000010

0,000015

0,000020

0,000025

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

2

Deri

vad

a da R

efle

ctâ

ncia

Esp

ectr

al

(Dpλ)


14151617182024253536394621222728303137384040B4142434547

-0,000015

-0,000010

-0,000005

0,000000

0,000005

0,000010

0,000015

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

2

Deri

vad

a da R

efle

ctâ

ncia

Esp

ectr

al

(Dpλ)


33

44

35

34

24

25

39

20

46

38

47

37

45

40B

43

31

30

28

135


CICERELLI, R. E.

Observando o comportamento na primeira derivada espectral, verifica-se que os

pontos de cruzamento no eixo das abscissas representam os maiores picos de absorção ou de

espalhamento observados nas curvas de reflectância originais e então, as feições observadas na

curva de primeira derivada representam regiões espectrais de maior inclinação da curva de

reflectância original. De maneira análoga, os picos de absorção e de reflexão observados na

curva de primeira derivada são referentes aos pontos de cruzamento das abscissas no eixo da

curva de segunda derivada (BRAGA, 1998). Assim, quando se compara as curvas de segunda

derivada com as de reflectância espectral original, verifica-se que a segunda derivada define

feições equivalentes com as de reflectância, porém mais realçadas e com disposição oposta.

Considerando essa particularidade do comportamento das curvas derivadas,

realizou-se uma análise relacionada com a descrição das feições espectrais observadas na

literatura associadas à presença do pigmento ficocianina. Nas Figuras 45 e 46, os segmentos de

reta verticais tracejados representam a localização das feições espectrais nas curvas de

reflectância original relacionadas à ficocianina e o seu comportamento correspondente nas

curvas derivadas. É possível perceber que feições pouco discerníveis na curva original passam

a ter um comportamento mais sinuoso nas curvas derivadas. Importante ressaltar que feições

mais expressivas foram observadas na segunda derivada em virtude destas representarem

feições inversas e realçadas, quando comparadas com as feições espectrais das curvas originais.

Além disso, as feições resultantes da segunda derivada tem posicionamento similar aos das

curvas de reflectância original no eixo das abscissas.

Apesar das curvas espectrais de alguns levantamentos apresentarem de modo quase

imperceptível as feições relacionadas à ocorrência de ficocianina, observa-se que essas se

tornam evidenciáveis nas curvas de derivadas.

Para a análise da correlação ao longo do espectro, das curvas de primeira e segunda

derivada, optou-se por limitar a região de abrangência espectral de 600 a 700 nm, pois se trata

da região com referências para identificação de ficocianina por valores de reflectância. A Figura

47 apresenta os correlogramas das curvas de primeira e segunda derivadas com as

concentrações de ficocianina para os quatro levantamentos de campo realizados.

136


CICERELLI, R. E.

1° Levantamento de Campo – Correlação entre

Ficocianina e 1° derivada das curvas de reflectância















Figura 47 - Correlogramas das curvas obtidas por meio da análise derivativa e concentração de

ficocianina

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

600 610 620 630 640 650 660 670 680 690 700

Co

rrela

ção d

e P

ears

on (

r)


-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

600 610 620 630 640 650 660 670 680 690 700

Co

rrela

ção d

e P

ears

on (

r)


-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

600 610 620 630 640 650 660 670 680 690 700

Co

rrela

ção d

e P

ears

on (

r)


-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

600 610 620 630 640 650 660 670 680 690 700

Co

rrela

ção d

e P

ears

on (

r)


-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

600 610 620 630 640 650 660 670 680 690 700

Co

rrela

ção d

e P

ears

on (

r)


-1,00

-0,80

-0,60

-0,40

-0,20

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

600 610 620 630 640 650 660 670 680 690 700

Co

rrela

ção d

e P

ears

on (

r)

Comprimento de onda (nm)

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

600 610 620 630 640 650 660 670 680 690 700

Co

rrela

ção d

e P

ears

on (

r)

Comprimento de Onda (nm)-1,00

-0,80

-0,60

-0,40

-0,20

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

600 610 620 630 640 650 660 670 680 690 700

Co

rrela

ção d

e P

ears

on (

r)

Comprimento de onda (nm)

a)

d)

e)

f) h)

c)

b)

g)

137


CICERELLI, R. E.

Para a primeira derivada do primeiro levantamento é possível verificar pela Figura

47-a, valores de correlação próximos a 0,9, na região entre 630 e 645 nm e em 680 nm. Na

região de 615 nm foram obtidas correlações de 0,75, que podem estar associado à influência da

ficocianina. Para a segunda derivada (Figura 47-b), o correlograma indicou altos valores de

correlações em 615, 630, 645 e 680 nm.

No segundo levantamento, a primeira derivada (Figura 47-c) apresentou valores de

correlação diferenciados do primeiro levantamento, porém, se mantiveram altos em 615, 630,

645 e 680 nm. Para o correlograma da segunda derivada com ficocianina (Figura 47-d),

observam-se valores significativos de correlação em 620 e 655 nm e entre 665 a 690 nm. As

curvas de correlação do segundo levantamento foram as que apresentaram comportamento mais

contínuo em altas correlações posicionadas em feições características da ficocianina. O

intervalo de 665 a 690 nm, também apresentou altas correlações, contudo, a literatura tem

associado variações nesse intervalo com a resposta da clorofila a (GOODIN et al., 1993).

Nos correlogramas de todos os campos, tanto para a primeira, quanto para a segunda

derivada foi observada correlação significativa em aproximadamente 615 nm, o que coincide

com a feição de absorção da ficocianina mais comum na literatura. Para o terceiro levantamento

de campo (Figuras 47-e e 47-f), as outras regiões do espectro eletromagnético mostraram baixa

correlação com comportamento aleatório.

Os correlogramas gerados para o quarto levantamento mostraram para a segunda

derivada, correlações expressivas nas regiões centradas em 615, 630 e 640 nm. Importante

ressaltar que o primeiro, terceiro e quarto levantamentos se caracterizaram pela baixa

concentração do pigmento ficocianina medida pela fluorescência.

Assim como Goodin et al. (1993) observaram melhores resultados da segunda

derivada com presença de clorofila a, também se verificou resultados expressivos para a

segunda derivada e ficocianina. Esse fato sustenta a hipótese de que a segunda derivada realça

importantes feições espectrais ocasionadas pela presença de pigmentos fitoplanctônicos, tais

como clorofila a e de acordo com os resultados alcançados, para ficocianina também. Para a

primeira derivada, os dados devem ser analisados com maior atenção pelo fato de ser

influenciado por outros COAS como os efeitos de sólidos em suspensão (Goodin et al., 1993).

Razão de bandas

A Tabela 26 apresenta valores do coeficiente de correlação de Pearson (r) para

diferentes razões espectrais observadas na literatura e a concentração de ficocianina. Foram

138


CICERELLI, R. E.

testadas as seguintes razões em nanômetros (nm): 709/620, 654/617, 700/600 e (705–

620/705+620).

Tabela 26 - Valores do coeficiente de correlação de Pearson para diferentes relações entre razões

espectrais e a concentração de ficocianina.

Razão Espectral (nm)

Referências

Coeficiente de correlação por

levantamento de campo

1° 2° 3° 4°

709/620 Simis et al. (2005); Le et al.

(2011) -0,47 0,78 0,1 0,22

654/617 Mishra et al. (2009); 0,88 0,73 0,16 0,1

700/600 Mishra et al. (2009) -0,45 -0,65 -0,23 0,14

(705– 620/705+620) Gómez et al. (2011) -0,48 0,75 -0,25 0,24

Para ficocianina, o primeiro e segundo levantamentos apresentaram melhores

valores de coeficiente de correlação. A razão de bandas com melhores resultados foi proposta

por Mishra et al. (2009) em 654/617 nm, contudo esta razão não apresentou bons resultados

para o terceiro e quarto levantamentos, característico de concentrações mais baixas.

Em todas as razões testadas foram obtidos valores de correlação significativos para

o segundo levantamento, que pode estar associada com a maior concentração do pigmento

ficocianina, tornando as razões espectrais sejam mais eficientes para a detecção. Por outro lado,

verifica-se que o terceiro e quarto levantamentos evidenciaram baixos valores de correlação.

Na tentativa de obter outras razões de bandas com sensibilidade para detecção de

ficocianina, optou-se por trabalhar com todas as combinações possíveis de razões espectrais no

intervalo de 600 a 700 nm. Por intermédio do cálculo de correlação dessas razões com a

concentração de ficocianina, foram geradas 4 superfícies representando cada levantamento de

campo. A Figura 48 apresenta as superfícies geradas a partir do cálculo de coeficiente de

correlação de Pearson (r) entre as razões a concentração de ficocianina.

139


CICERELLI, R. E.

1° Levantamento - – 11 pontos 2° Levantamento- 29 pontos

3° Levantamento- 27 pontos 4° Levantamento – 18 pontos

Figura 48 - Superfícies representativas do coeficiente de correlação de Pearson, r, entre as possíveis

razões espectrais definidas no intervalo entre 600 e 700 nm e ficocianina.

Pela Figura 48 percebe-se que, nos levantamentos de campo com maior

concentração do pigmento ficocianina, ou seja, 1° e 2° levantamentos, as razões espectrais

resultaram também em maiores valores de correlação para as razões que consideraram os

comprimentos de onda em torno de 612, 650, 670-680 nm e 690-700 nm. As regiões espectrais

entre 670-680 nm e 690-700 nm também são utilizadas para detecção de clorofila a.

Os terceiro e quarto levantamentos apresentaram baixas concentrações de

ficocianina, todavia, mesmo com essa limitação, percebe-se que as razões espectrais localizadas

entre 610 e 620 nm resultaram em maiores coeficientes de correlação. Assim, para os dados

levantados infere-se que essa região espectral é a mais adequada para identificação do pigmento

ficocianina por meio da aplicação de razão de bandas, mesmo em baixas concentrações. Pelas

observações anteriores, fazem-se proposições e ajustes em razões já existentes para

140


CICERELLI, R. E.

identificação de ficocianina na Tabela 27, na qual é possível observar que a razão de 650/600 e

603/650 obtiveram valores de correlação mais significativos.

Tabela 27 - Valores do coeficiente de correlação para diferentes relações entre razões espectrais e a

concentração de ficocianina.

Razão

Espectral

(nm)

Coeficiente de correlação por levantamento de campo

1° levantamento

dezembro/2011

2° levantamento

fevereiro/2012

3° levantamento

março/2012

4° levantamento

setembro/2012

603/650 0,8 -0,56 0,44 0,13

630/603 -0,71 0,13 -0,52 0,3

630/610 -0,80 0,18 -0,35 -0,01

630/650 -0,68 -0,74 0,12 0,06

650/600 -0,77 0,53 -0,47 -0,20

603/630 0,74 -0,13 0,53 0,30

Como se observa na Tabela 27 os maiores valores de correlação foram observados

nas razões que utilizam as regiões espectrais de 630 e 650 nm, já destacadas na literatura como

sensíveis à ocorrência de ficocianina, já relatadas em obras como as de Marion et al. (2012),

Song et al. (2012), Le et al. (2011), Londe (2008), Ruiz-Verdú et al. (2008), Weaver e Wrigley

(1994) e Dekker (1993). Correlações significativas foram observadas no primeiro e segundo

levantamento. Apesar de baixas concentrações de ficocianina, o terceiro levantamento também

apresentou valores de correlações significativos para várias razões. Apenas o quarto

levantamento resultou em valores pouco correlacionados para todas as razões testadas.

Remoção do contínuo

A Figura 49-b esquematiza um exemplo das feições de absorção de uma curva

espectral para análise da região de abrangência das 1° e 2° feições. A Figura 49-a apresenta os

intervalos espectrais de cada feição. Como se observa nessa figura, as feições localizam-se

sobre a região de interesse para investigação de alterações espectrais provocadas pela

ocorrência de ficocianina.

141


CICERELLI, R. E.

Feições de

Absorção

Limite

inferior

(nm)

Limite

superior

(nm)

1º Feição de

absorção 590 610

2 º Feição de

absorção 610 645

Figura 49- (a) Intervalos das 1° e 2° feições de absorção e (b) exemplo de espectro de reflectância (2°

levantamento-Ponto 36) com a representação da 1° e 2° feições.

As Figuras 50, 51, 52 e 53 esquematizam as feições de absorção após a aplicação

da técnica de remoção do contínuo em todas as curvas espectrais obtidas nos primeiro, segundo,

terceiro e quarto levantamentos de campo, respectivamente.

1° Levantamento– dezembro/2011 (11 espectros do contínuo removido)

Figura 50 - Espectros do contínuo removido para intervalos espectrais de: a) 590-610 nm e b) 610-

645nm aplicados nas curvas espectrais do 1° levantamento de campo

-0,02

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

0,14

590 595 600 605 610

Ref

lect

ânci

a N

orm

aliz

ada


14

15

16

20

21

46

24

25

27

30

31

-0,04

-0,025

-0,01

0,005

0,02

0,035

0,05

0,065

0,08

610 615 620 625 630 635 640 645

Ref

lect

ânci

a N

orm

aliz

ada


16

20

21

46

24

25

27

30

31

14

15

1°

2°

b) a)

a) b)

142


CICERELLI, R. E.

2° Levantamento– fevereiro/2012 (30 espectros do contínuo removido)



3° Levantamento–março/2012 (27 espectros do contínuo removido)



0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

0,14

590 595 600 605 610

Ref

lect

ânci

a N

orm

aliz

ada


33443534362425392018171614154638404737454140b2742212243313028

-0,015

0

0,015

0,03

0,045

0,06

610 615 620 625 630 635 640 645

Ref

lect

ânci

a N

orm

aliz

ada


3534362425392018171614154638404737454140b2742212243313028

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

590 595 600 605 610

Ref

lect

ânci

a N

orm

aliz

ada


14151617182024253536394621222728303137384040B4142434547

-0,015

0

0,015

0,03

0,045

610 615 620 625 630 635 640 645

Ref

lect

ânci

a N

orm

aliz

ada


1617182024253536394621222728303137384040B4142434547

a) b)

a) b)

143


CICERELLI, R. E.

4° Levantamento– setembro/2012 (18 espectros do contínuo removido)


645nm aplicados nas curvas espectrais do 4° Levantamento

Analisando as Figuras 50, 51, 52 e 53 observa-se que as curvas do contínuo

removido para a 1° feição de absorção (590-610 nm) apresentam um comportamento similar,

em termos de forma, para todos os espectros do contínuo removido. As feições de absorção

mais pronunciadas são verificadas nos segundo (Figura 51) e terceiro (Figura 52) levantamentos

de campo, de acordo com os valores apresentados no eixo das ordenadas.

Para a feição 2 (610-645nm), as feições de absorção apresentam um comportamento

mais aleatório e com aparência ruidosa. No quarto levantamento, algumas curvas espectrais não

evidenciaram feição de absorção. O segundo levantamento de campo foi o que apresentou

feições de absorção mais profundas e melhor definidas em virtude da maior concentração do

pigmento fitoplanctônico ficocianina.

Após aplicação do contínuo removido estimou-se alguns parâmetros relacionados

com as bandas de absorção, como: profundidade, área, largura e assimetria, os quais foram

posteriormente correlacionados com a concentração de ficocianina. As Tabelas 28 e 29

apresentam os valores médios dos parâmetros obtidos do conjunto de curvas do contínuo

removido, para as duas feições de absorção analisadas, considerando os levantamentos de

campo realizados.

-0,02

-0,01

0

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

590 595 600 605 610

Ref

lect

ânci

a N

orm

aliz

ada


33

44

35

34

24

25

39

20

46

38

47

37

45

40B

43

31

30

28

-0,015

-0,01

-0,005

0

0,005

0,01

0,015

610 615 620 625 630 635 640 645

Refl

ectâ

ncia

No

rmali

zad

a


33

44

35

34

24

25

39

20

46

38

47

37

45

40B

43

31

30

28

a) b)

144


CICERELLI, R. E.

Tabela 28 - Parâmetros das bandas de absorção do contínuo removido para a 1° feição (590 – 610 nm)

1° levantamento

dezembro/2011

2° levantamento

fevereiro/2012

3°

levantamento

março/2012

4° levantamento

setembro/2012

Parâmetros Média

Desvio

Padrão Média

Desvio

Padrão Média

Desvio

Padrão Média

Desvio

Padrão

Posição do

λnm de maior

profundidade

601,27 2,00 600,33 0,606 600,93 0,47 600,12 1,00

Profundidade 0,088 0,031 0,074 0,025 0,08 0,02 0,03 0,01

Largura 10,909 2,508 11,900 0,607 12,11 0,70 12,28 0,96

Assimetria 1,224 1,076 0,936 0,126 1,10 0,10 1,04 0,15

Área 1,008 0,467 0,878 0,303 0,96 0,20 0,32 0,11

Tabela 29 - Parâmetros das bandas de absorção do contínuo removido para a 2° feição (610-645nm)

1° levantamento

dezembro/2011

2° levantamento

fevereiro/2012

3°

levantamento

março/2012

4°

levantamento

setembro/2012

Parâmetros Média

Desvio

Padrão Média

Desvio

Padrão Média

Desvio

Padrão Média

Desvio

Padrão

Posição do

λnm de maior

profundidade

624,727 3,797 627,86 2,92 627,22 3,88 627 2,677

Profundidade 0,043 0,014 0,036 0,012 0,0209 0,0077 0,0047 0,0042

Largura 17,545 4,251 18,300 3,007 13,33 4,42 7,56 5,56

Assimetria 0,318 1,076 1,562 0,919 1,26 1,81 0,41 0,63

Área 0,743 0,219 0,659 0,246 0,289 0,168 0,054 0,052

Para a 1° feição (entre 590 a 610 nm), verifica-se pela Tabela 28, que o

comprimento de onda de maior profundidade foi em aproximadamente 600 nm. O quarto

levantamento representou a época de menor profundidade da feição. Para a largura da banda,

as épocas de menor concentração de ficocianina, ou seja, os terceiro e quarto levantamentos,

representaram feições mais largas e pouco profundas, visto que para baixas concentrações de

pigmentos fitoplanctônicos esta região espectral tende a ser mais suave.

Já na 2° feição (entre 610 a 645nm), mostradas nas Figuras 50-b, 51-b, 52-b e 53-b

nos quatro levantamentos de campo, observa-se que a posição do comprimento de onda (λnm)

de maior profundidade é em torno de 627 nm, exceto para o primeiro levantamento. Os

parâmetros larguras e área do quarto levantamento foram menores que os demais em virtude de

muitas curvas de reflectância possuírem uma feição de absorção menos pronunciada,

extrapolando o intervalo definido pela feição de absorção, que ocorreu em decorrência da feição

de absorção ser menos pronunciada em casos de baixas concentrações de ficocianina. O

parâmetro profundidade foi maior nos primeiro e segundo levantamentos.

145


CICERELLI, R. E.

As análises de correlações entre os parâmetros do contínuo removido nas bandas de

absorção resultantes e a concentração de ficocianina são apresentadas nos gráficos das Figuras

54 e 55, para as 1° e 2° feições de absorção, respectivamente.

Figura 54 - Coeficientes de Correlação entre os parâmetros das curvas do contínuo removido com a

concentração de ficocianina para a 1° feição de absorção (590 a 690nm).

Figura 55 - Coeficientes de Correlação entre os parâmetros das curvas do contínuo removido com a

concentração de ficocianina para a 2° feição de absorção (610 a 645 nm).

Para o cálculo dos coeficientes de correlação, considerou-se que foram processadas

11 curvas espectrais para o primeiro levantamento, 30 para o segundo, 27 para o terceiro

levantamento e 18 curvas espectrais para o quarto levantamento. Foram considerados valores

de correlação significativos, os maiores que os apresentados na Tabela 14.

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1° Levantamento 2° Levantamento 3° Levantamento 4° Levantamento

Co

rrel

ação

de

Pea

rso

n r

Feição de Absorção 1: 590 - 610 nm

Altura Largura Assimetria Área

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1° Levantamento 2° Levantamento 3° Levantamento 4° Levantamento

Corr

elaç

ão d

e P

ears

on r

Feição de Absorção 2: 610 - 645 nm

Altura Largura Assimetria Área

146


CICERELLI, R. E.

Pelos graus de correlação de Pearson r visualizados na Figura 54 é possível dizer

que a feição de absorção entre 590 e 610 nm não apresenta valores significativos de correlação

entre os parâmetros obtidos das curvas do contínuo removido e a concentração de ficocianina.

Apenas os segundo e quarto levantamentos verificaram-se correlações intermediárias para os

parâmetros área e altura. Esse comportamento justifica-se no segundo levantamento em função

dessa feição ser mais sinuosa em concentrações mais elevadas de pigmentos fitoplanctônicos.

Para o quarto levantamento, verifica-se que mesmo em baixas concentrações, houve certa

relação entre área e altura com a ocorrência de ficocianina.

Analisando a Figura 55, apesar da presença da ocorrência de muito ruído nas

feições, observam-se resultados mais significativos para a 2° feição de absorção (entre 610 e

645 nm), principalmente para o primeiro e segundo levantamentos de campo. No segundo

levantamento, os parâmetros altura e área foram os mais correlacionados com ficocianina, pois

no caso dessa feição, diversos autores mencionam a importância do efeito da absorção e forma

da feição com o aumento da concentração de ficocianina (DUAN, 2012, ODERMATT et al.,

2012; , VINCENT et al., 2004, PAN et al., 2013, SENGPIEL, 2007, DUAN et al., 2012). Para

o terceiro e quarto levantamento os parâmetros passam a ser menos correlacionados com

ficocianina, o que pode significar que a concentração de ficocianina não foi suficiente para ser

detectada pela resposta espectral após a aplicação do contínuo removido.

Nos primeiro, segundo e terceiro levantamentos, o parâmetro área foi a variável que

apresentou melhores resultados, mesmo no terceiro levantamento, no qual foram observadas

menores concentrações de ficocianina.

5.4.Detecção da ficocianina por meio das imagens orbitais multiespectrais

Com a finalidade de avaliar o potencial dos dados espectrais extraídos a partir de

imagens RapidEye e MODIS na estimativa de ficocianina e clorofila a, foi calculada a

correlação entre a concentração obtida por fluorimetria de campo para ficocianina e clorofila a

com a informação espectral extraída na imagem.

RapidEye

Para as quatro épocas analisadas foram adquiridas cenas correspondentes a três

levantamentos de campo, de acordo com a disponibilidade no acervo de imagens da RapidEye.

As imagens obtidas são apresentadas na Figura 56, para a área de estudos.

147


CICERELLI, R. E.

Segundo Levantamento

(fevereiro/2012):

Imagem adquirida em

16/02/2012

Terceiro Levantamento

(março/2012):

Imagem adquirida em

26/03/2012

Quarto Levantamento

(setembro/2012):

Imagem adquirida em

03/10/2012 Figura 56 - recorte das imagens RapidEye adquiridas em épocas próximas a três dos levantamentos de

campo (Composição colorida RGB-321)

Como é possível observar na Figura 56, a imagem próxima ao quarto levantamento

de campo apresentou problemas na extração da informação espectral, ocasionados pelo efeito

de glitter, entendido como a reflexão especular da luz ocasionada quando o ângulo zenital solar

e o ângulo de visada do sensor são aproximadamente os mesmos. Os únicos dados de valor da

imagem são padrões de vento da superfície da água, que fornecem alguma informação sobre a

direção do vento na hora de obtenção da imagem (JENSEN, 2000). Assim, para a pesquisa só

foi possível a utilização das imagens para as duas outras épocas (fevereiro/2012 e março/2012).

Uma das primeiras etapas na avaliação das imagens RapidEye foi interpretar as

regiões espectrais de abrangência de cada banda, considerando as feições espectrais de interesse

do pigmento ficocianina e clorofila a, de acordo com a literatura (DUAN, 2012; ODERMATT

et al., 2012; VINCENT et al., 2004; RUIZ-VERDÚ et al., 2008; PAN et al., 2013; SENGPIEL,

2007; DUAN et al., 2012; KIRK, 1994; DEKKER, 1993). Observando a Figura 57, a Banda 3,

apesar de muito ampla (aproximadamente 70 nm), será avaliada sobre seu potencial de detecção

de ficocianina, contudo fica claro que as feições diagnósticas sutis desse pigmento podem ser

homogeneizadas. As Bandas 2 e 4 também serão avaliadas considerando o pigmento clorofila

a.

148


CICERELLI, R. E.

Figura 57 - Largura das bandas espectrais das imagens multiespectrais RapidEye (B1: 440 – 510 µm;

B2: 520 – 590 µm; B3: 630 – 685 µm; B4: 690 - 730 µm; B5: 760 – 850) sobre uma curva de

reflectância espectral de um corpo d’água com presença de ficocianina e clorofila a, do ponto 36 do

segundo levantamento.

Após a compreensão da Figura 57, foram extraídos valores espectrais nos pontos

em que foram medidos em campo a concentração de ficocianina e clorofila a por fluorescência,

como mostra a Figura 58. Nesse caso, optou-se pela coleta dos valores espectrais em apenas

um pixel em virtude da resolução espacial ser de 5 metros na imagem.

Segundo Levantamento (fevereiro/2012):

valores espectrais da Imagem adquirida em

16/02/2012

Terceiro Levantamento (março/2012):

valores espectrais extraídas da Imagem adquirida

em 26/03/2012

Figura 58 - Curvas espectrais extraídas das imagens RapidEye nos pixels representativos dos pontos

de amostragem de campo.

Pela Figura 58-a observa-se que os valores espectrais do segundo levantamento

mostram-se bastante heterogêneos, alguns atingindo até 5% de intensidade de reflectância. Para

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

8%

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Refl

ectâ

ncia

(%

ρ)


B1 B2 B3 B4 B5

1,0%

2,0%

3,0%

4,0%

5,0%

6,0%

B1 - 475 nm B2 - 555nm B3 - 657,7nm B4 - 710nm B5 - 805 nm

Refl

ectâ

ncia

(%

ρ)

3534392140B334542184125201736442724224347313840374414

0,0%

1,0%

2,0%

3,0%

4,0%

5,0%

6,0%

B1 - 475 nm B2 - 555nm B3 - 657,7nm B4 - 710nm B5 - 805 nm

Refl

ectâ

ncia

(%

ρ)

40

45

34

37

47

44

15

33

36

24

14

25

46

21

39

31

43

38

20

18

22

42

35

41

27

17

30

40Ba) b)

149


CICERELLI, R. E.

a terceira banda (B3), centrada em 657,7 nm, verifica-se um ponto de absorção na maioria das

curvas. A banda centrada em 710 nm (B4) apresenta reflexão para a maioria das curvas de

reflectância. Também é visualizado um comportamento de espalhamento na banda, centrada

em 555 nm (B2). Na imagem obtida para o terceiro levantamento, apesar de visualmente as

curvas apresentarem um melhor comportamento (Figura 58-b), verifica-se que a reflectância

não ultrapassou a 3%. Esses valores de reflectância se mostram coerentes com as curvas de

reflectância espectrais obtidas nos levantamentos de campo para as épocas em questão,

representadas na Figura 42.

Com a extração dos valores espectrais de cada banda, foi possível realizar o cálculo

de correlação entre os valores de reflectância obtidos nas imagens RapidEye com os pigmentos

fitoplanctônicos ficocianina e clorofila a. Algumas razões também foram testadas e

correlacionadas com os pigmentos fitoplanctônicos ficocianina e clorofila a. Os resultados são

apresentados a seguir na Tabela 30.

Tabela 30- Valores de correlação entre valores espectrais obtidos pela imagem RapidEye e concentração

de ficocianina e clorofila a.

2° Levantamento 3° Levantamento

Ficocianina Clorofila a Ficocianina Clorofila a

B1: 440 – 510 nm -0,41 0,34 0,06 -0,07

B2: 520 – 590 nm -0,49 -0,51 -0,11 -0,16

B3: 630 – 685 nm -0,61 0,26 -0,45 -0,07

B4: 690 - 730 nm 0,37 0,70 -0,45 0,24

B5: 760 – 850 nm 0,03 0,25 -0,17 0,03

Razão B3/B2 -0,28 0,05 -0,42 0,02

Razão B3/B4 -0,54 -0,74 0,06 -0,14

De acordo com a Tabela 30, observa-se que a imagem do segundo levantamento,

no qual foram obtidas as maiores concentrações de pigmentos fotossintetizantes, apresentou

correlações significativas entre a Banda 4 (690 - 730 nm) e concentração de clorofila a enquanto

que a Banda 3 (B3: 630 – 685 nm) apresentou maior correlação com o pigmento ficocianina. A

razão entre as bandas B3 e B4 manteve correlação negativa moderada para ficocianina e

correlação negativa alta para clorofila a.

Para o terceiro levantamento, com característica de baixas concentrações de

ficocianina e clorofila a, é fato que a obtenção de dados relacionados com os pigmentos a partir

das imagens RapidEye fica mais comprometida. Pelos resultados apresentados observa-se que

150


CICERELLI, R. E.

as imagens RapidEye apresentaram melhores resultados para detectar clorofila a, contudo, ficou

evidente que é necessário uma concentração mínima do pigmento para que a detecção seja

possível. Além disso, deve-se considerar que as imagens utilizadas passaram por um processo

suavização pelo método interpolação por convolução cúbica para ortorretificação, este

procedimento pode ter mascarado as diferenças de respostas espectrais por pixel.

Destaca-se ainda que para o segundo levantamento de campo a concentração média

foi de 47,54 µg/L, maior do que a concentração máxima recomendada pela resolução

CONAMA n° 357/2005 para águas de classe 2. Assim, é importante haver uma avaliação

temporal mais detalhada no sentido de observar se as imagens RapidEye atendem as

expectativas para monitoramento de ambientes aquáticos, considerando as variações existentes

de concentração de COAs em outros corpos d’água.

MODIS

Para os dados do sensor MODIS (MOD09A1) realizou-se uma avaliação das

regiões espectrais de abrangência de cada banda, comparada com as regiões espectrais sensíveis

a resposta dos pigmentos ficocianina e clorofila a, considerando apenas as bandas espectrais

próprias para aplicação em sistemas aquáticos continentais do produto MOD09 (NOVO et al.,

2007). Nota-se pela Figura 59, que as bandas do sensor MODIS são mais estreitas, com

localizações específicas, assim para a análise de correlação foram utilizadas as bandas 3 (459 –

479 µm), 4 (545 – 565 µm) e 1 (620 – 670 µm), consideradas mais propícias para detecção dos

pigmentos analisados.

Figura 59 - Largura das bandas espectrais das imagens multiespectrais MODIS (B3: 459 – 479 µm;

B4: 545 – 565 µm; B1: 620 – 670 µm; B2: 841 - 876 µm) sobre uma curva de reflectância espectral de

um corpo d’água com presença de ficocianina e clorofila a, do ponto 36 do segundo levantamento.

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

8%

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900

Refl

ectâ

ncia

(%

ρ)


B3 B4 B1 B2

151


CICERELLI, R. E.

Na Figura 60 mostram-se recortes de imagens MODIS (MOD09A1) sobre área de

estudo para as épocas analisadas, representada por um polígono em branco. Para as imagens

em questão na tentativa de observar uma relação temporal entre a concentração de ficocianina

e a variação espectral ao longo do tempo, para as quatro épocas, foram calculadas as médias de

concentração de ficocianina e valores espectrais por banda sobre os pontos passíveis de

obtenção de valores espectrais. Assim para cada época obteve-se um valor representativo de

concentração de ficocianina e um valor representativo de informação espectral para cada banda

analisada. Esses valores foram correlacionados considerando os quatro levantamentos

realizados.

Primeiro Levantamento:

Imagem adquirida em 19/12/2011

Primeiro Levantamento:


Terceiro Levantamento:


Quarto Levantamento:


Figura 60 - Aparência das imagens MODIS adquiridas em épocas próximas aos levantamentos de

campo (Composição colorida R (B1) G (B2) B (B7). O Polígono em branco apresentado sobreposto as

imagens representam o limite da área de estudos.

A Figura 61 apresenta os valores médios de reflectância espectral obtidos,

considerando as 3 bandas ( B3 (459 – 479 µm), B4 (545 – 565 µm) e B1 (620 – 670 µm)) de

interesse para análise de pigmentos fitoplanctônicos.

152


CICERELLI, R. E.

Figura 61 - Valores médios reflectância espectral do sensor MODIS obtidas para os quatro

levantamentos de campo. Para cada levantamento de campo foram consideradas as médias de 13

pixels que sobrepuseram o elementos amostrais do esquema de amostragem de levantamento de

campo.

Como se verifica na Figura 61 foi possível visualizar o comportamento dos valores

de reflectância para as três bandas nas quatro épocas analisadas. Os valores de reflectância

obtidos para o segundo levantamento de campo foi a que apresentou maior resposta espectral

para as três bandas analisadas, conforme o esperado, pois este foi o levantamento de campo

com maiores concentrações de pigmentos fitoplanctônicos que gera maior resposta de

reflectância. O terceiro levantamento representou valores mais baixos de reflectância, pela a

ocorrência contínua de chuvas na época, tornando a água mais limpa, com menor interferência

de outros COAs, como os pigmentos fotossintetizantes.

Como já dito anteriormente não foi possível realizar uma análise de variação

espacial com os dados MODIS em virtude da baixa resolução espacial, assim, apenas foi

considerada a variação temporal entre a média dos valores de reflectância espectral obtidas nas

quatro imagens MODIS e as variáveis biológicas ficocianina e clorofila a. As correlações

obtidas são apresentadas na Figura 62.

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

Banda 3 (459-479 nm) Banda 4 (545-656 nm) Banda 1 (629-670 nm)

Refl

ectâ

ncia

(%

ρ)

1 Levantamento 2 Levantamento

3 Levantamento 4 Levantamento

153


CICERELLI, R. E.

Figura 62- Correlação entre bandas extraídas do produto MOD09 e concentração de clorofila a e

ficocianina, considerando os quatro levantamentos de campo realizados.

Observando a Figura 62 verifica-se que a clorofila a, como era esperado, apresenta

valores de correlação mais significativos para as três bandas. A Banda 1, que teoricamente

deveria ser mais susceptível para a variação de ficocianina, apresentou maior correlação com

clorofila a. Provavelmente as feições características da presença de ficocianina nessa região

foram suavizadas pelo amplo intervalo da Banda 1 (629-670 nm), trazendo informações de

reflectância de outros componentes, como até mesmo da própria clorofila a, devido sua maior

concentração.

5.5. Dados multifonte na caracterização sazonal de cianobactérias

Para uma percepção geral de como os dados multifonte obtidos nesta pesquisa

responderam na detecção e caracterização temporal das cianobactérias, apresenta-se neste item

uma análise global dos resultados alcançados.

Primeiramente observa-se, pela Tabela 31, que a fluorescência apresentou alto

desempenho na estimativa de clorofila a, pois foram observadas correlações significativas entre

a concentração relativa (fluorescência) e absoluta (laboratório), mesmo nos casos em que a

concentração de clorofila a foi considerada baixa, ou seja, nos primeiro, terceiro e quarto

levantamentos de campo. Sobre a variável ficocianina percebe-se, mesmo considerando que

foram analisados apenas dois pontos, que o número de indivíduos por ml/L de cianofíceas, foi

consistente como as leituras fluorimétricas desses pontos. Desse modo, os valores obtidos por

fluorescência foram utilizados como referência para as concentrações de ficocianina e clorofila

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

Banda 3 (459-479 nm) Banda 4 (545-656 nm) Banda 1 (629-670 nm)

Co

rrela

ção d

e P

ears

on (

r)

Clorofila a Ficocianina

154


CICERELLI, R. E.

a, na análise da eficiência de detecção da resposta espectral em curvas de reflectância espectral

e imagens multiespectrais.

Tabela 31 - Relações entre medidas de laboratório e fluorescência

Relações com fluorescência

Variáveis

1°

Levantamento

(Dez/2011)

2°

Levantamento

(Fev/2012)

3°

Levantamento

(Mar/2012)

4°

Levantamento

(Set/2012)

Correlação entre

concentração relativa

(fluorescência) e absoluta

(laboratório) de clorofila a

0,80 0,96 0,90 0,84

Concentração média de

clorofila a (µg/L) 4,22 47,54 12,31 11,86


indivíduos por ml/L nos

pontos analisados

280

1370

- -


Ficocianina (µg/L) 3,58 7,12 2,58 1,39

Na Tabela 32 destacam-se algumas variáveis que podem relacionar as

características espectrais da ficocianina.

No primeiro levantamento de campo realizado no final da primavera e início do

verão (dezembro/2011), as temperaturas mais altas e baixa velocidade dos ventos podem estar

indicando que as frentes frias se dissiparam, podendo ter proporcionado a formação de zonas

de estratificação. Nessas condições, aliada à possível entrada de nutrientes pelas chuvas, inicia-

se o processo de produção de cianobactérias (TUNDISI et al., 2012), tornando as concentrações

de clorofila a e ficocianina similares. Assim, as curvas de reflectância espectral, permitiram

uma visualização moderada das feições diagnósticas da presença de ficocianina. Os métodos

de extração de informações espectrais que se mostraram mais adequados nessa detecção foram

a razão de bandas e a análise derivativa.

155


CICERELLI, R. E.

Tabela 32 - Relações com as características espectrais para ficocianina

Com relação ao segundo levantamento de campo (fevereiro/2012), as

concentrações de ficocianina e clorofila a foram significativamente maiores que os outros

levantamentos de campo. Observando as variáveis meteorológicas, verifica-se que o processo

que se iniciou em dezembro de 2011 pode ter se intensificado devido à continuidade das altas

temperaturas, chuvas e baixa velocidade dos ventos. Nesse processo, a água se tornou mais

turbida, houve diminuição do oxigênio dissolvido, possivelmente causado pela decomposição

de matéria orgânica e aumento da concentração de clorofila a e ficocianina. A resposta espectral

Relações com as características espectrais para ficocianina

1°

Levantamento

(Dez/2011)

2°

Levantamento

(Fev/2012)

3°

Levantamento

(Mar/2012)

4°

Levantamento

(Set/2012)

Variáveis Meteorológicas

Temperatura do

ar(°C)(min/max) 20/30 24/22 24/23 27/36

Velocidade do Vento

(m/s) 1,87 2,5 2,5 4,0

Precipitação no mês

(mm) - 12,4 44,6 13

Variáveis Físicas e Químicas (médias)

Profundidade do disco de

Secchi (m) 2,64 2,58 3,46 2,66


(mg/L) 8,44 5,94 7,13 9,78

Turbidez (UNT) 10,84 23,73 9,03 2,61

Temperatura da água 30,2 29 29,78 26,8

Características espectrais relacionadas com a concentração de ficocianina

Percepção das feições

diagnósticas nas curvas

de reflectância.

Moderada em

63% das curvas

Acentuada em

67% das

curvas

Sutil em 77%

das curvas

Sutil em 72%

das curvas

Correlações em 620 e

650 nm,

respectivamente.

0,35 e 0,25 0,5 e 0,56 -0,25 e -0,25 -0,11 e -0,10

Correlações da 2°

derivada em 620 e 650

nm, respectivamente.

0,7 e 0,8 0,8 e 0,96 0,4 e -0,2 0,55 e 0,5

Correlação da Razão

654/610 (MISHRA et al.,

2009).

0,88 0,73 0,16 0,1

Correlações com os

parâmetros área e altura

do contínuo removido

para a feição de absorção

2: 610-645 nm

-0,56 e -0,4 0,66 e 0,58 0,45 e 0,39 0,1 e 0,05

156


CICERELLI, R. E.

do pigmento ficocianina pôde ser melhor visualizada nas curvas (620 e 650 nm) em virtude de

sua maior concentração e todas as técnicas de análise espectral mostraram-se sensíveis às

maiores concentrações do pigmento. Os melhores coeficientes de correlação foram obtidos com

a aplicação da segunda derivada e da razão de bandas utilizada por Mishra et al. (2009). A

concentração média de ficocianina foi de 7,12 µg/L.

Em março de 2012, a ocorrência de chuvas frequentes de alta intensidade pode ter

auxiliado no processo de dissolução dos componentes opticamente ativos presentes da água,

assim a resposta espectral predominante medida no terceiro levantamento foi de água pura.

Desse modo, a concentração do pigmento ficocianina foi considerada baixa e as curvas

espectrais não definiram feições diagnósticas significativas, nem favoreceram sua

quantificação. De acordo com as pesquisas realizadas por Metsamaa et al. (2006), Mishra et al.

(2009), Mishra et al. (2013b), Li et al. (2012) é necessário concentrações mínimas de

ficocianina e clorofila a para identificação em curvas de reflectância espectrais.

Para o último levantamento de campo realizado em setembro de 2012, as frentes

frias foram caracterizadas pelas menores temperaturas do ar e da água, bem como pela maior

velocidade dos ventos. Desse modo, supõe-se que na região houve a consequente

homogeneização da coluna d´água pela ação dos ventos. Nessa situação, juntamente com as

baixas temperaturas a concentração de cianobactérias reduz consideravelmente, pela

dificuldade de reprodução dessa espécie nessas condições (MUR et al., 1999).

Observando os resultados apresentados na Tabela 32 é fato que a reflectância

espectral permitiu a detecção de ficocianina em concentrações mais elevadas que foram

identificadas na área de estudo, ocorridas no segundo levantamento de campo. Esse

desempenho evidencia que a resposta espectral não permite a detecção de ficocianina em todas

as situações do comportamento sazonal das cianobactérias, apenas no processo de

florescimento. Assim, os dados de fluorescência servem como uma informação complementar

para análises em baixas concentrações, mesmo considerando que o sinal fluorescente sofre

interferências dependendo das condições iluminação do ambiente, do estresse de nutrientes, da

presença de outros COAs como CDOM, clorofilas b, c1 e c2, e da composição das espécies

fitoplanctônicas (LE et al., 2011; SEPPALA, 2009; KIEFER, 1973).

Na tentativa de corroborar as associações feitas com relação à atividade

fitoplanctônica no reservatório e variações meteorológicas, faz-se menção às Figura 26 e 15,

nas quais se visualiza, respectivamente, a variação sazonal da reflectância das bandas 3, 1 e 4,

do sensor MODIS, produto MOD09A1 (cuja literatura as relacionam com a atividade

157


CICERELLI, R. E.

fitoplanctônica), no período de 2009 a 2012 e os dados meteorológicos da estação de Catanduva

obtidos desde 2009. A partir desses dados foi possível elaborar a Figura 63 mostrada a seguir.

Figura 63 - Dados meteorológicos bimestrais da estação meteorológica de Catanduva de 2009 até

2012; a) Precipitação média mensal (mm); b) temperatura média do ar (°C); c) velocidade dos ventos

(Km/h) confrontados com os valores de reflectância da banda 4 do sensor MOD09A1. As linhas

verticais representam épocas próximas aos levantamentos de campo realizados na pesquisa.

Para melhor visualização, optou-se pela utilização dos valores de reflectância da

banda 4, do sensor MOD09A1 que foi diagnosticada por Novo et al. (2007) como altamente

relacionada com a atividade fitoplanctônica no reservatório. Assim, quanto maior a reflectância,

maior a atividade fitoplanctônica no reservatório. Importante ressaltar que nessa análise

comparativa não houve a distinção de grupos fitoplanctônicos, tais como cianobactérias, pois

0

50

100

150

200

250

300

350

400

-

0,010

0,020

0,030

0,040

0,050

0,060

0,070

0,080

0,090

fev

/09

ab

r/0

9

jun

/09

ag

o/0

9

ou

t/0

9

de

z/0

9

fev

/10

ab

r/1

0

jun

/10

ag

o/1

0

ou

t/1

0

de

z/1

0

fev

/11

ab

r/1

1

jun

/11

ag

o/1

1

ou

t/1

1

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z/1

1

fev

/12

ab

r/1

2

jun

/12

ag

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2

ou

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2

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2

Pre

cip

itaçãom

éd

ia m

ensal (m

m)

Refle

ctâ

ncia

(%

ρ)

Banda 4 (545 - 565 nm) PrecipitacaoTotal

0

5

10

15

20

25

30

-

0,010

0,020

0,030

0,040

0,050

0,060

0,070

0,080

0,090

fev

/09

ab

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9

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9

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0

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0

ou

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/11

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1

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1

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1

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z/1

1

fev

/12

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2

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/12

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2

ou

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2

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z/1

2

Tem

pera

tura

( C

)

Refle

ctâ

ncia

(%

ρ)

Banda 4 (545 - 565 nm) Temperatura Media °C

5

6

7

8

9

10

11

-

0,010

0,020

0,030

0,040

0,050

0,060

0,070

0,080

0,090

fev

/09

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n/0

9a

go

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09

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10

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11

fev

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2ju

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12

Velo

cid

ade d

o V

ento

(K

m/h

)

Refle

ctâ

ncia

(%

ρ)

Banda 4 (545 - 565 nm) Velocidade do vento (Km/h)

a)

b)

c)

158


CICERELLI, R. E.

como mostrado no item 5.4 as imagens MODIS apresentaram baixo potencial para tal

discriminação.

De modo geral, a Figura 63-a mostra que, quando a precipitação aumenta a

atividade fitoplanctônica tende a reduzir, provocando os efeitos de curto prazo relatados por

Reichwaldt e Ghadouani (2012). Quando se observa as épocas de realização dos levantamentos

de campo (linhas verticais) essa constatação fica evidente, principalmente no segundo

levantamento de campo (fevereiro/2012).

Na Figura 63-b, verifica-se uma tendência de aumento da atividade fitoplanctônica

com o aumento da temperatura, como nos picos máximos de reflectância nos meses de

fevereiro. Já para Figura 63-c, mesmo que de forma mais sutil, verifica-se que com o aumento

da velocidade do vento, diminui-se a atividade fitoplanctônica, como foi verificado no quarto

levantamento de campo (setembro/2012), ou de forma oposta no segundo levantamento de

campo (fevereiro/2012).

159


CICERELLI, R. E.

6. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES

Os resultados confirmam a hipótese de que dados multifonte de Sensoriamento

Remoto, mesmo em diferentes níveis de aquisição, permitem detectar a ocorrência de clorofila

a e ficocianina, assim como o comportamento sazonal de cianobactérias. Contudo, a detecção

pela resposta espectral destes pigmentos fotossintetizantes está condicionada a ocorrência em

concentrações mínimas. Assim, para um acompanhamento do comportamento sazonal da

ocorrência das cianobactérias, equipamentos de detecção por fluorescência são complementares

haja vista que medidas fluorimétricas realizam inferência em baixas concentrações.

Foi verificado que as cianobactérias têm um comportamento sazonal, dependente

de diversos fatores meteorológicos que inter-relacionados propiciam condições ideais para

proliferação e dispersão ao longo do reservatório, considerando as variáveis obtidas:

temperatura do ar, velocidade dos ventos e precipitação. Também se verificou pelos

levantamentos de campo realizados que a dispersão espacial da ficocianina foi diferente para

todas as épocas.

Em relação às variações na concentração de cianobactérias, constata-se que o

segundo levantamento de campo (fevereiro/2012) foi o mais representativo de uma região

eutrofizada, com algumas áreas superando os valores máximos estabelecidos para ficocianina

e clorofila a. Nesse levantamento, na média, a concentração de ficocianina foi inferior ao limite

proposto por Brient et al. (2008) de 10 µg/L, contudo a concentração de clorofila a média

superou os 30 µg/L estabelecidos na resolução CONAMA n° 357/2005 para águas de Classe 2.

Esses resultados podem ser preocupantes, pois o reservatório de Nova Avanhandava não possui

ponto de monitoramento da Cetesb. Nos demais levantamentos, de um modo geral, foram

detectadas concentrações relativamente baixas. A relação entre as variáveis foi de,

aproximadamente, 1 μg/L para ficocianina para cada 6 μg/L de clorofila a, exceto o quarto

levantamento (dezembro/2011) no qual as concentração de ficocianina e clorofila a foram

similares.

De acordo as análises realizadas, no segundo levantamento, o período chuvoso

proporcionou efeitos de longo prazo, no qual a entrada de compostos orgânicos auxilia na

proliferação do fitoplâncton e na redução das taxas de oxigênio dissolvido na água. Além disso,

os ventos fracos não induzem a agitação das águas, facilitando a formação de zonas de

estratificação (TUNDISI et al., 2010; REICHWALDT e GHADOUANI, 2012). Não foi

avaliado o tempo de retenção do reservatório nesse período, mas é evidente que longos períodos

de retenção da água auxiliam no processo de reprodução de cianobactérias em detrimento de

160


CICERELLI, R. E.

muitas outras espécies de algas (MUR et al., 1999). Já em março, a ocorrência de chuvas de

verão frequentes pode ter provocado a diluição dos compostos, tornando o ambiente

homogêneo com menor turbidez e maior transparência. Em setembro, houve uma redução da

produção de cianobactérias, que pode ter sido ocasionada pela ocorrência de ventos de

velocidade média e baixas temperaturas, contudo, deve-se considerar que essa afirmação

depende da intensidade da frente fria e sua capacidade em realizar trocas de calor entre a

superfície da água e atmosfera. Em dezembro, inicia-se o período de verão, no qual os efeitos

de curto prazo das chuvas podem estar atuando no ambiente por meio da entrada de nutrientes

no corpo d’água com o estimulo da produção de cianobactérias.

A identificação de espécies e densidade total dos fitoplânctons realizadas para o

primeiro e segundo levantamentos de campo (dezembro de 2011 e fevereiro de 2012,

respectivamente) mostraram que o grupo de cianobactérias dominou o ambiente nas duas

épocas, mesmo em baixas concentrações do fitoplâncton.

Pela análise da ocorrência espacial e temporal de cianobactérias, por meio das

medidas fluorimétricas da concentração do pigmento ficocianina, percebe-se que sua

distribuição é variável ao longo do reservatório independente da baixa ou alta concentração. No

segundo levantamento (fevereiro de 2012), as maiores concentrações de ficocianina e clorofila

a foram observadas na parte sul do reservatório, contudo, espacialmente, nem sempre as altas

concentrações de ficocianina coincidem com os locais de altas concentrações de clorofila a.

Nos terceiro e quarto levantamentos, nos quais se obtiveram as menores concentrações,

observa-se maior uniformidade na distribuição espacial da clorofila a e ficocianina.

O segundo levantamento de campo, realizado em fevereiro de 2012, foi o que

propiciou melhores relações com os dados multifonte, que pode ser explicado pelo fato de haver

maior concentração do pigmento fitoplanctônico ficocianina. Destaca-se, contudo, que as

concentrações encontradas no meio, na média, estiveram abaixo do máximo proposto por Brient

et al. (2008), estabelecido como seguro para a ocorrência de cianobactérias em consonância

com os usos múltiplos do reservatório.

As técnicas de análise espectral, análise derivativa, razão de bandas e remoção do

contínuo, aplicadas nas curvas espectrais, permitiram uma melhor caracterização do

comportamento óptico da ficocianina. Verifica-se que valores de correlação significativos

foram observados, principalmente, nas regiões espectrais de 620 e 650 nm, já destacadas na

literatura como sensíveis à ocorrência de ficocianina em obras como as de Marion et al. (2012),

Song et al. (2012), Le et al. (2011), Londe (2008), Ruiz-Verdú et al. (2008), Weaver e Wrigley

(1994) e Dekker (1993). Além disso, destaca-se também a razão espectral apresentada por

161


CICERELLI, R. E.

Mishra et al. (2009), em 654nm/617nm a qual, mesmo para concentrações relativamente baixas

como do primeiro levantamento de campo, resultou em uma correlação significativa.

A utilização de imagens multiespectrais não foi bem sucedida em decorrência do

amplo intervalo das bandas na região espectral de interesse para detecção de ficocianina, ou

seja, entre 610 e 670 nm. Além disso, é importante frisar que a aplicação de alguns pré-

processamentos às imagens podem mascarar a resposta sutil da ficocianina. As imagens

RapidEye, por exemplo, passam por um processo de interpolação por convolução cúbica na

ortorretificação, resultando em um excesso de suavização da cena.

Recomenda-se para os próximos trabalhos a realização e estudos voltados para a

modelagem bio-ótica do pigmento ficocianina, pois os estudos existentes ainda são incipientes,

principalmente no Brasil. Esses tipos de pesquisas representam um avanço na discriminação da

contribuição da ficocianina na reposta espectral, na tentativa de melhor compreender

quantitativa e qualitativamente as variações espectrais obtidas por Sensoriamento Remoto,

relacionadas à ocorrência de cianobactérias. Também é relevante a realização de testes com

modelos empíricos, semi-analíticos ou analíticos propostos na literatura em regiões tropicais

brasileiras, para validar os métodos em outras regiões.

Sugere-se também a realização de outros testes com imagens multiespectrais.

Especificamente para as imagens utilizadas neste trabalho, recomendam-se mais aquisições ao

longo do tempo para a realização de análises detalhadas do comportamento espectral, de acordo

com a variação temporal e espacial da concentração dos pigmentos. Considera-se que a

utilização de imagens hiperespectrais, podem alcançar resultados mais significativos em virtude

da possibilidade de configuração de bandas específicas para a detecção de ficocianina.

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